一种配网多参量数据融合故障定位方法及系统

本发明公开了一种配网多参量数据融合故障定位方法及系统，通过采集电气信号、视频图像、气象信息及环境参数等多类型数据，实现对配电网故障的全方位监测。相较于传统单一信息源的故障定位方法，该系统能更真实反映故障状况，显著提升定位准确性和可靠性。利用机器学习或深度学习模型分析融合数据，自动识别故障类型与位置，实现智能化诊断，减少人工干预，降低运维成本，提升处理效率与准确性。实时数据采集与传输技术保障系统即时监控，快速告警潜在故障。结合历史数据与专家知识库，深入分析故障原因，为维修人员提供精准信息与维修建议，优化运维决策，增强维修效率与质量。该系统为配网故障定位提供了高效、智能的解决方案。