摘要
本发明公开了一种电力电缆故障模拟和故障定位方法与系统,所述方法包括:实时采集电力电缆运行状态数据并进行自适应滤波;判断电缆是否存在潜在断路或短路故障、潜在局部放电异常;在判断出存在潜在的所述故障或异常时,利用光线追踪算法模拟构建电缆故障的三维场景,并结合基于深度学习的场景优化算法,根据用户的交互行为实时优化三维场景的渲染效果;利用增强现实技术在实际场景中对故障点进行精确定位,以进一步优化三维场景;根据三维场景的特征和相应的故障数据训练神经网络,得到故障预测模型以进行故障预测。本发明提高了故障处理效率和准确性,保障了电力系统运行的稳定性。
技术关键词
电力电缆故障模拟
故障定位方法
小波变换系数
数据训练神经网络
故障预测模型
光线追踪算法
场景
现实技术
故障定位系统
扩展卡尔曼滤波算法
分布式存储架构
视觉传感器
智能充电管理
多分辨率
手持控制终端
头戴式显示设备
坐标
5G通信技术
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故障预测方法
故障预测模型
游戏
应急响应措施
深度神经网络模型
潮流断面
梯级水电站
应急调度方法
设备故障分析
历史运行数据
网关控制器
数据库切换方法
业务系统
故障预测模型
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序列
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数据训练神经网络
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故障预测模型
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均衡控制策略