城市地下电缆隧道网络火灾温度预测方法及相关装置

本发明属于电网安全预测领域，提供城市地下电缆隧道网络火灾温度预测方法及相关装置，所述方法包括：收集电缆隧道内环境数据，以及电缆的材料数据；基于环境数据和材料数据，建立包含电磁场、热场和流体场的三维有限元模型，模拟电缆在不同条件下的温度响应，获取缆芯温度的样本数据；基于环境数据和材料数据，训练卷积神经网络CNN提取特征，再通过长短期记忆网络LSTM处理时间序列数据，构建CNN‑LSTM混合模型；将获取的缆芯温度的样本数据，作为CNN‑LSTM混合模型的输入，得到缆芯温度的预测值。不仅提高了预测的准确性和实时性，还增强了模型对复杂环境的适应能力和鲁棒性，具有广泛的应用前景和重要的社会价值。