本发明涉及电力设备数据处理领域，尤其涉及阀冷状态检测方法及系统，包括：通过安装的传感器和阀冷控制器获取到实时数据信息，对采集到的数据信息进行预处理；使用改进后的遗传算法对所采集并进行预处理后的数据信息进行优化，为后续过程做铺垫；通过建立阀冷状态检测神经网络模型并使用模糊逻辑方法，实现对阀冷状态的判断；采用深度学习方法，建立阀冷状态中异常匹配模型，实现对异常状态的识别和报警；利用可视化界面将结果展示给电力系统中的管理人员，方便对阀门冷却状态进行判断，做出合理措施。本发明可以避免因阀冷状态异常导致的系统故障和设备损坏，提高了系统的可靠性和安全性，使系统运行更加高效。