1.一種基于數據驅動的變電站電力設備故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取變電站的電力設備基礎信息；

S2：獲取電力設備的歷史故障信息和維護信息；

S3：通過電力設備的基礎信息、電力設備的歷史故障信息和電力設備的維護信息計算電力設備故障概率；

S4：根據電力設備的歷史故障信息進行電力設備分類；

S5：根據電力設備分類情況對電力設備進行監測，獲取電力設備的監測數據；

S6：通過電力設備的故障概率和電力設備的監測數據計算電力設備故障系數；

S7：通過電力設備故障系數判斷電力設備是否發生故障；

步驟S4中，根據電力設備的歷史故障信息進行電力設備分類的方法為：建立分類模型，建立分類模型時人工標注l個樣本作為訓練集{(x⁽¹⁾,y⁽¹⁾),(x⁽²⁾,y⁽²⁾),…,(x^(l),y^(l))}，y⁽ⁱ⁾∈{1,2,…,h}，h為相應的電力設備的故障類型數量；

令代價函數

其中，為分類模型的參數，為權重衰減項，λ0，獲得使得代價函數J(θ)最小的分類模型參數，即完成相應的電力設備的分類模型的建立，根據分類模型進行電力設備分類。