为解决传统电力设备缺陷诊断方法在语义理解深度不足和知识更新迭代滞后方面的局限，通过整合双通道BiLSTM-CRF与动态知识图谱技术，构建了一个电力设备缺陷智能诊断系统。为实现多缺陷关联诊断场景下的效能跃升，创新性地引入双驱动知识数据范式，实体识别准确率高达92.7%

相较于既有模式提升超过40%以上。为保证系统能实时映射电力设备最新运行知识及缺陷演化规律，前瞻性地构建了电力领域支持实时推理的动态知识图谱，经技术优化，将知识更新延迟控制在数分钟内。同时，系统还创新应用了知识蒸馏与动态加载技术，实现工业级轻量化部署，能够有效应对工业现场计算资源匮乏的挑战，保障了系统在实际工程应用中的高效与稳定运行。