动态风险评估驱动的电力管廊环境安全预警方法及系统

本发明公开动态风险评估驱动的电力管廊环境安全预警方法及系统。该方法通过分布式传感器采集温度、CO浓度等时间序列与通风口坐标等空间数据，经中值滤波和归一化预处理后，利用VMD分解时间特征、GCN提取空间特征，通过自注意力机制增强关键特征权重，结合TCNN‑LSTM集成模型实现0‑12小时风险预测，再由XGBoost分级并联动通风、消防等系统。系统采用边缘‑云端协同架构，边缘层实现75ms级特征处理，云端支持联邦学习保障数据安全，BIM层提供1m2分辨率热力图与VR预警。实测数据显示，90°弯道CO扩散误差从15m降至4.8m，12小时温度预测RMSE≤1.2℃，适用于城市管廊火灾早期预警与应急管理。