针对以往研究往往侧重台风或暴雨等单一灾害下的输电杆塔故障，忽视了台风灾害携带暴雨共同威胁输电杆塔安全。为此建立含降雨量修正的台风灾害下输电杆塔数据机理联合故障概率预测模型，以准确预测台风与暴雨复合作用下输电杆塔故障概率。首先，在数据驱动部分，通过生成对抗网络(generativeadversarialnetwork

GAN)解决数据量不足、数据信息不均衡等问题，并以支持向量回归、岭回归、随机森林、K近邻、极端随机树及自适应提升算法等6种机器学习算法预测输电杆塔故障概率。其次，在机理驱动部分，考虑降雨量对输电杆塔的影响，通过降雨雨压模型，计算降雨修正系数修正输电杆塔的故障概率。最后，以2022年登陆浙江省舟山市的台风“梅花”为例进行仿真验证，算例表明所提模型与实际情况更为相符，可精准地预测输电杆塔故障概率。