(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專(zhuān)利(10)授權(quán)公告號(hào)CN119496282B(65)同一申請(qǐng)的已公布的文獻(xiàn)號(hào)(43)申請(qǐng)公布日2025.02.21(73)專(zhuān)利權(quán)人江蘇征途電氣科技有限公司地址210012江蘇省南京市雨花臺(tái)區(qū)大周路32號(hào)3號(hào)北樓7層701-714室(72)發(fā)明人朱俊強(qiáng)萬(wàn)尚軍陳凱劉江林(74)專(zhuān)利代理機(jī)構(gòu)南京鑫之航知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事專(zhuān)利代理師汪慶朋G01D21/02(2006.01)(56)對(duì)比文件基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)及方法本發(fā)明公開(kāi)了基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)及方法，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊、AI故障診斷模塊、控制執(zhí)行模塊以及通信模塊，通過(guò)整合多種傳感器數(shù)據(jù)，采用多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)測(cè)，基于析歷史與當(dāng)前數(shù)據(jù)，具備自學(xué)習(xí)能力。引入靈活的自適應(yīng)控制策略，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制轉(zhuǎn)移或斷路操作，通過(guò)反饋機(jī)制，系統(tǒng)能夠在每次故障處理后不斷優(yōu)化監(jiān)測(cè)與響應(yīng)策略。本發(fā)明顯著提高了配電網(wǎng)輸電線路的安全性、穩(wěn)定性和配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)控制執(zhí)行模塊21.一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)WLAN或蜂窩網(wǎng)絡(luò)的分布式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對(duì)所述數(shù)據(jù)采集模塊發(fā)送的溫度、濕度、行波、電流及故障檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括采用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪算法、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾和初步故障特征提??；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，用于接收所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊傳輸?shù)那逑磾?shù)據(jù)及初步故障特征，通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法對(duì)來(lái)自不同傳感器的溫度、濕度、行波及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并結(jié)合提取所述初步故障特征，生成輸電線路的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及故障預(yù)測(cè)信息；AI故障診斷模塊，接收所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊生成的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及故障預(yù)測(cè)信息，基于改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM對(duì)輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行深入故障診斷，結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析結(jié)果，生成詳細(xì)的故障診斷報(bào)告；控制執(zhí)行模塊，包括斷路器、開(kāi)關(guān)和調(diào)度設(shè)備，接收所述AI故障診斷模塊生成的故障診斷報(bào)告，根據(jù)該報(bào)告中的信息執(zhí)行故障隔離、負(fù)載轉(zhuǎn)移或線路保護(hù)的控制操作；通信模塊，用于在所述數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊、AI故障診斷模塊和控制執(zhí)行模塊之間傳遞數(shù)據(jù)和控制指令，通過(guò)無(wú)線通信或有線通信實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各模塊的實(shí)時(shí)交互；所述動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM,通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：步驟S1:將輸電線路的多種傳感器數(shù)據(jù)包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感步驟S2:通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；步驟S3:基于步驟S1和步驟S2的輸出，生成故障預(yù)測(cè)信息和詳細(xì)的故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、影響范圍以及優(yōu)化的修復(fù)建議。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊中的溫濕度傳感器和行波測(cè)距傳感器能夠通過(guò)檢測(cè)外部溫濕度變化或線路負(fù)載狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)低功耗藍(lán)牙BLE模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型對(duì)預(yù)處理后的溫度、濕度、行波和電流數(shù)據(jù)進(jìn)行故障特征提取，所述CNN模型通過(guò)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)通過(guò)基于在線學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整根據(jù)新的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)更新。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)來(lái)自不同傳感器的溫度、濕度、行波及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合分析，加權(quán)系數(shù)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合中的貝葉斯模型，依據(jù)環(huán)境溫度、濕度和輸電線路的負(fù)載狀態(tài)通過(guò)在線學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)調(diào)整。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合模塊的實(shí)現(xiàn)機(jī)制包括：3S1:異常檢測(cè)與噪聲剔除機(jī)制，通過(guò)基于支持向量機(jī)SVM的智能化異常檢測(cè)機(jī)制剔除傳S2:局部特征與時(shí)序動(dòng)態(tài)關(guān)系提取機(jī)制，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)S3:權(quán)重設(shè)定與自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，通過(guò)基于K均值聚類(lèi)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，基于歷史數(shù)S4:多層次融合結(jié)構(gòu)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的多層次融合結(jié)構(gòu)提取并融合不同模態(tài)數(shù)S5:異常數(shù)據(jù)識(shí)別與容錯(cuò)機(jī)制，通過(guò)智能化異常檢測(cè)機(jī)制識(shí)別并剔除傳感器數(shù)據(jù)中的步驟2:通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)和對(duì)比學(xué)習(xí)方式，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)配電網(wǎng)的故4其中，L為第i個(gè)樣本的對(duì)比損失值；x;為當(dāng)前樣本的編碼向量表示；x與x;相關(guān)的正步驟3:故障處理策略通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，在每次故障處理后，系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)S?狀態(tài)S,下執(zhí)行動(dòng)作a1后的預(yù)期回報(bào)；α為熵系數(shù)，控制獎(jiǎng)勵(lì)與策略熵之間的平衡；logπ(s,|a)為策略的熵，表示在狀態(tài)S?下選擇動(dòng)作a的隨機(jī)性；步驟4:系統(tǒng)通過(guò)反饋循環(huán)機(jī)制實(shí)時(shí)接收處理后的效果反饋，持續(xù)優(yōu)化故障診斷和處理策略，反饋信息f?被引入到損失函數(shù)中：其中，L為新的損失值，用于優(yōu)化模型；L(f?)為根據(jù)反饋信息計(jì)算的當(dāng)前損失；步驟5:應(yīng)用基于擴(kuò)散模型的多模態(tài)故障處理優(yōu)化機(jī)制，通過(guò)逆擴(kuò)散過(guò)程逐步優(yōu)化故障預(yù)測(cè)結(jié)果：其中，P?(x,Ix,)為在時(shí)間步t的帶噪聲數(shù)據(jù)X,條件下生成時(shí)間步t-1的數(shù)據(jù)的概率分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化的均值，表示生成的均值估計(jì)；∑?(x,,t)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化的方差，表示生成過(guò)程中的不確定性；x為時(shí)間步t時(shí)帶噪聲的數(shù)據(jù)。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述控制執(zhí)行模塊包括：限流操作單元：根據(jù)預(yù)設(shè)的電流閾值和電壓閾值，當(dāng)電流或電壓超出預(yù)設(shè)范圍時(shí)，執(zhí)行限流操作，限流閾值根據(jù)負(fù)載狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整；負(fù)載轉(zhuǎn)移和斷路操作單元：當(dāng)限流操作未能在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)將電流或電壓降至安全范圍自檢單元：在多次限流或負(fù)載轉(zhuǎn)移操作失敗的情況下，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入自檢模式，通過(guò)內(nèi)部故障檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控控制執(zhí)行系統(tǒng)中的硬件和軟件狀態(tài)；過(guò)載保護(hù)單元：在系統(tǒng)負(fù)載超過(guò)預(yù)設(shè)限值時(shí)，自動(dòng)切斷部分線路以防止過(guò)載損壞；遠(yuǎn)程監(jiān)控接口：通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)與遠(yuǎn)程監(jiān)控終端連接，允許操作人員實(shí)時(shí)查看系統(tǒng)狀態(tài)并進(jìn)行遠(yuǎn)程操作。59.基于權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)的步驟一：通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器，所述數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)步驟二：在數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所述預(yù)處理包括采用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾以及初步故障特征提??；步驟三：將清洗后的數(shù)據(jù)輸入到多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)短時(shí)估結(jié)果和故障預(yù)測(cè)信息；步驟四：應(yīng)用改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM,結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)多模態(tài)數(shù)據(jù)，使用貝葉斯模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合，提取全局特征，并通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化故障診斷模型；和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、預(yù)期影響范圍，并提供修復(fù)建議；或負(fù)載轉(zhuǎn)移操作失敗后，自動(dòng)進(jìn)入自檢模式，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控檢測(cè)硬件和軟件狀態(tài)。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的控測(cè)方法，其特征在于，所述動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型步驟S1:將輸電線路的多種傳感器數(shù)據(jù)包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器輸入至DMAOM模型中，進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，所述DMAOM模型的顯著改進(jìn)包括：步驟S1.1:采用貝葉斯模型根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的環(huán)境參數(shù)包括溫濕度和負(fù)載狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合權(quán)重，初始權(quán)重通過(guò)歷史數(shù)據(jù)集設(shè)定，并基于新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新；步驟S1.2:通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行全局特征提取，識(shí)別輸電線路中不同數(shù)據(jù)模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性，并提取與故障預(yù)測(cè)相關(guān)的重要特征；步驟S1.3:基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，實(shí)時(shí)檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，通過(guò)自適應(yīng)修正機(jī)制修正異常；步驟S2:通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，所述模型優(yōu)化的顯著改進(jìn)包步驟S2.1:每次故障預(yù)測(cè)后，系統(tǒng)根據(jù)反饋信息調(diào)整模型參數(shù)，所述反饋信息包括故障發(fā)生的準(zhǔn)確性、響應(yīng)時(shí)間和系統(tǒng)控制效果；步驟S2.2:結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM進(jìn)行多步時(shí)間序列建模，進(jìn)一步優(yōu)化對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性分析；步驟S3:基于所述步驟S1和步驟S2的輸出，生成故障預(yù)測(cè)信息和詳細(xì)的故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、影響范圍以及優(yōu)化的修復(fù)建議。6技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及配電網(wǎng)輸電線路監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)及方法，具體應(yīng)用于輸電線路的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)測(cè)及負(fù)載調(diào)度的優(yōu)化控制。背景技術(shù)[0002]在現(xiàn)代電力輸電系統(tǒng)中，隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和電力需求的增長(zhǎng)，輸電線路的可靠性與安全性管理變得至關(guān)重要。傳統(tǒng)的輸電線路監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要依靠單一類(lèi)型的傳感器(如溫濕度傳感器、電流傳感器等)來(lái)采集數(shù)據(jù)，并基于固定的控制策略對(duì)線路進(jìn)行監(jiān)控。這些系統(tǒng)能夠完成基本的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和控制操作，在穩(wěn)定運(yùn)行條件下具有一定的實(shí)用性。[0003]然而，隨著輸電線路運(yùn)行環(huán)境的日益復(fù)雜，現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)暴露出諸多不足。首先，單一模態(tài)的傳感器采集方式無(wú)法全面反映輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)，特別是在環(huán)境條件多變或負(fù)載波動(dòng)較大的情況下，數(shù)據(jù)采集存在滯后和不準(zhǔn)確性。其次，固定的控制策略缺乏自適應(yīng)調(diào)整能力，導(dǎo)致在故障發(fā)生時(shí)系統(tǒng)無(wú)法及時(shí)作出反應(yīng)。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)未能有效整合多模態(tài)數(shù)據(jù)(如溫濕度、行波、電流等),無(wú)法進(jìn)行深度分析與故障預(yù)測(cè)，導(dǎo)致系統(tǒng)的預(yù)警能力有限，容易出現(xiàn)重大故障。[0004]為了提高輸電線路的運(yùn)行效率和安全性，迫切需要能夠?qū)崟r(shí)整合來(lái)自多個(gè)傳感器的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)智能算法進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，并根據(jù)實(shí)時(shí)情況自動(dòng)調(diào)整控制策略，從而提升系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)的應(yīng)對(duì)能力，顯著減少線路故障的發(fā)生，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有配電網(wǎng)輸電線路監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集單一、缺乏自適應(yīng)調(diào)整和故障預(yù)測(cè)能力不足等問(wèn)題，提出了一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過(guò)溫濕度、電流和故障檢測(cè)等傳感器采集數(shù)據(jù)，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)等AI算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整控制策略并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)故障預(yù)測(cè)。系統(tǒng)具備自學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)輸電線路的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化控制策略，顯著提高了輸電線路的安全性和穩(wěn)定性。[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過(guò)如下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：[0007]一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：[0008]數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)WLAN或蜂窩網(wǎng)絡(luò)的分布式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸；[0009]數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對(duì)所述數(shù)據(jù)采集模塊發(fā)送的溫度、濕度、行波、電流及故障檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括采用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪算法、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾和初步故障特征提??；[0010]多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，用于接收所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊傳輸?shù)那逑磾?shù)據(jù)及初步故障7特征，通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法對(duì)來(lái)自不同傳感器的溫度、濕度、行波及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并結(jié)合提取所述初步故障特征，生成輸電線路的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及故障預(yù)測(cè)信息；[0011]AI故障診斷模塊，接收所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊生成的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及故障預(yù)測(cè)信息，基于改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM對(duì)輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行深入故障診斷，結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析結(jié)果，生成詳細(xì)的故障診斷報(bào)告；[0012]控制執(zhí)行模塊，包括斷路器、開(kāi)關(guān)和調(diào)度設(shè)備，接收所述AI故障診斷模塊生成的故障診斷報(bào)告，根據(jù)該報(bào)告中的信息執(zhí)行故障隔離、負(fù)載轉(zhuǎn)移或線路保護(hù)的控制操作；[0013]通信模塊，用于在所述數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊、AI故障診斷模塊和控制執(zhí)行模塊之間傳遞數(shù)據(jù)和控制指令，通過(guò)無(wú)線通信或有線通信實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各模塊的實(shí)時(shí)交互。[0014]優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊中的溫濕度傳感器和行波測(cè)距傳感器能夠通過(guò)檢測(cè)外部溫濕度變化或線路負(fù)載狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)低功耗藍(lán)牙BLE模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。[0015]優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型對(duì)預(yù)處理后的溫度、濕度、行波和電流數(shù)據(jù)進(jìn)行故障特征提取，所述CNN模型通過(guò)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)通過(guò)基于在線學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整根據(jù)新的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)更新。[0016]優(yōu)選的，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、自注意力機(jī)制和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)來(lái)自不同傳感器的溫度、濕度、行波及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合分析，加權(quán)系數(shù)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合中的貝葉斯模型，依據(jù)環(huán)境溫度、濕度和輸電線路的負(fù)載狀態(tài)通過(guò)在線學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)調(diào)整。[0017]優(yōu)選的，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合模塊的實(shí)現(xiàn)機(jī)制包括：[0018]S1:異常檢測(cè)與噪聲剔除機(jī)制，通過(guò)基于支持向量機(jī)SVM的智能化異常檢測(cè)機(jī)制剔除傳感器中的噪聲數(shù)據(jù)，采用基于時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)插值算法實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的自動(dòng)對(duì)齊，并通過(guò)自適應(yīng)歸一化處理確保數(shù)據(jù)一致性；[0019]S2:局部特征與時(shí)序動(dòng)態(tài)關(guān)系提取機(jī)制，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM,提取各模態(tài)數(shù)據(jù)的局部特征與時(shí)序動(dòng)態(tài)關(guān)系，優(yōu)化數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性；[0020]S3:權(quán)重設(shè)定與自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，通過(guò)基于K均值聚類(lèi)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)定各模態(tài)數(shù)據(jù)的初始權(quán)重，通過(guò)自注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整各模態(tài)數(shù)據(jù)的權(quán)重；[0021]S4:多層次融合結(jié)構(gòu)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的多層次融合結(jié)構(gòu)提取并融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，結(jié)合輸電線路的拓?fù)湫畔?，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；[0022]S5:異常數(shù)據(jù)識(shí)別與容錯(cuò)機(jī)制，通過(guò)智能化異常檢測(cè)機(jī)制識(shí)別并剔除傳感器數(shù)據(jù)中的異常情況，并通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的冗余容錯(cuò)機(jī)制確保數(shù)據(jù)處理的可靠性與魯棒性；[0023]S6:計(jì)算優(yōu)化機(jī)制，通過(guò)模型剪枝與量化減少計(jì)算量，并結(jié)合分布式計(jì)算，將部分計(jì)算任務(wù)下沉到分布式節(jié)點(diǎn)；[0024]S7:時(shí)序建模與不確定性量化機(jī)制，結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM增強(qiáng)系統(tǒng)的時(shí)間序列建模，并通過(guò)貝葉斯深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)故障預(yù)測(cè)中的不確定性進(jìn)行量化分析。[0025]優(yōu)選的，所述AI故障診斷模塊通過(guò)改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)不同故障處理方案的效果，動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)響應(yīng)方式，結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)8(stla)為策略的熵，表示在狀態(tài)s下選擇[0044]其中，p。(xt-1Ix)為在時(shí)間步t9[0046]限流操作單元：根據(jù)預(yù)設(shè)的電流閾值和電壓閾值，當(dāng)電流或電壓超出預(yù)設(shè)范圍時(shí)，執(zhí)行限流操作，限流閾值根據(jù)負(fù)載狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整；[0047]負(fù)載轉(zhuǎn)移和斷路操作單元：當(dāng)限流操作未能在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)將電流或電壓降至安全[0048]自檢單元：在多次限流或負(fù)載轉(zhuǎn)移操作失敗的情況下，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入自檢模式，通過(guò)內(nèi)部故障檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控控制執(zhí)行系統(tǒng)中的硬件和軟件狀態(tài)；[0049]過(guò)載保護(hù)單元：在系統(tǒng)負(fù)載超過(guò)預(yù)設(shè)限值時(shí)，自動(dòng)切斷部分線路以防止過(guò)載損壞；[0050]遠(yuǎn)程監(jiān)控接口：通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)與遠(yuǎn)程監(jiān)控終端連接，允許操作人員實(shí)時(shí)查看系統(tǒng)狀態(tài)并進(jìn)行遠(yuǎn)程操作。[0051]優(yōu)選的，一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：[0052]步驟一：通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器，所述數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)WLAN或蜂窩網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)預(yù)處理模塊；[0053]步驟二：在數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所述預(yù)處理包括采用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾以及初步故障特征提??；[0054]步驟三：將清洗后的數(shù)據(jù)輸入到多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)態(tài)評(píng)估結(jié)果和故障預(yù)測(cè)信息；[0055]步驟四：應(yīng)用改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM,結(jié)合歷史故障多模態(tài)數(shù)據(jù)，使用貝葉斯模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合，提取全局特征，并通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化故障診斷模型；學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、預(yù)期影響范限流或負(fù)載轉(zhuǎn)移操作失敗后，自動(dòng)進(jìn)入自檢模式，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控檢測(cè)硬件和軟件狀態(tài)。[0059]步驟S1:將輸電線路的多種傳感器數(shù)據(jù)包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流著改進(jìn)包括：[0060]步驟S1.1:采用貝葉斯模型根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的環(huán)境參數(shù)包括溫濕度和負(fù)載狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合權(quán)重，初始權(quán)重通過(guò)歷史數(shù)據(jù)集設(shè)定，并基于新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新；[0061]步驟S1.2:通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行全局特征提取，識(shí)別輸電線路中不同數(shù)據(jù)模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性，并提取與故障預(yù)測(cè)相關(guān)的重要特征；[0062]步驟S1.3:基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，實(shí)時(shí)檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，通過(guò)自適應(yīng)修正機(jī)制修正異常；[0063]步驟S2:通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，所述模型優(yōu)化的顯著改進(jìn)包括：[0064]步驟S2.1:每次故障預(yù)測(cè)后，系統(tǒng)根據(jù)反饋信息調(diào)整模型參數(shù)，所述反饋信息包括故障發(fā)生的準(zhǔn)確性、響應(yīng)時(shí)間和系統(tǒng)控制效果；[0065]步驟S2.2:結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM進(jìn)行多步時(shí)間序列建模，進(jìn)一步優(yōu)化對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性分析；[0066]步驟S3:基于步驟S1和步驟S2的輸出，生成故障預(yù)測(cè)信息和詳細(xì)的故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、影響范圍以及優(yōu)化的修復(fù)建議。[0067]術(shù)語(yǔ)解釋?zhuān)篬0068]多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合是指通過(guò)集成來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)(如溫度、濕度、電流、行波),將多種模態(tài)的信息綜合在一起，以便獲得更加全面和準(zhǔn)確的輸電線路狀態(tài)評(píng)估。不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合。具體實(shí)現(xiàn)方式包括：[0072]通過(guò)貝葉斯模型動(dòng)態(tài)調(diào)整不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重，從而確保在不同的環(huán)境下，重要的數(shù)據(jù)模態(tài)能夠得到優(yōu)先處理。[0073]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)線路的負(fù)載狀態(tài)發(fā)生波動(dòng)時(shí)，電流數(shù)據(jù)的權(quán)重可能會(huì)增大，而溫度和濕度數(shù)據(jù)的權(quán)重則根據(jù)環(huán)境變化進(jìn)行調(diào)整。這種動(dòng)態(tài)的加權(quán)融合提高了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。[0074]DMAOM是一種能夠根據(jù)不同故障處理效果動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)響應(yīng)方式的自適應(yīng)優(yōu)化模型。它通過(guò)整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化和故障診斷。[0076]歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)整合：基于貝葉斯模型，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如溫度、電流)與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)整合，生成更準(zhǔn)確的當(dāng)前狀態(tài)評(píng)估。[0077]自監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過(guò)無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)識(shí)別故障模式。在每個(gè)時(shí)間步，模型通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)優(yōu)化故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。次故障檢測(cè)更加精準(zhǔn)。史數(shù)據(jù)迅速判斷故障的性質(zhì)，并根據(jù)系統(tǒng)反饋不斷優(yōu)化故障處理方案，避免類(lèi)似故障再次發(fā)生。[0080]小波變換是一種常用的信號(hào)處理技術(shù)，能夠?qū)?fù)雜的信號(hào)分解為多個(gè)頻率成分，便于去除噪聲并保留重要的信號(hào)特征。[0081]實(shí)現(xiàn)方式：在本發(fā)明中，小波變換用于處理電流、行波等傳感器數(shù)據(jù)中的噪聲。算法具體步驟包括：[0082]首先將采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，將信號(hào)分為高頻和低頻成分；[0084]通過(guò)小波重構(gòu)恢復(fù)干凈的信號(hào)，從而減少噪聲對(duì)系統(tǒng)故障檢測(cè)的影響。11[0085]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)電流傳感器因電磁干擾采集到的信號(hào)中夾雜高頻噪聲時(shí)，小波變換可以有效去除這些噪聲，使得系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地分析電流數(shù)據(jù)，避免誤報(bào)或漏報(bào)故障。[0086]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于圖像處理和模式識(shí)別的深度學(xué)習(xí)算法，它能夠通過(guò)卷積操作提取局部特征，適用于處理具有空間或時(shí)間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。[0088]首先通過(guò)卷積層從輸入數(shù)據(jù)中提取局部特征；[0090]最終通過(guò)全連接層對(duì)提取的特征進(jìn)行整合，輸出高維度的特征向量，用于后續(xù)的故障檢測(cè)。[0091]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)電流數(shù)據(jù)與行波數(shù)據(jù)同時(shí)出現(xiàn)異常時(shí)，CNN能夠自動(dòng)識(shí)別出這些數(shù)據(jù)中的異常模式，提取與故障相關(guān)的特征，幫助系統(tǒng)更快地判斷線路狀態(tài)。[0092]強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)與環(huán)境的交互，智能體通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。智能體根據(jù)狀態(tài)執(zhí)行動(dòng)作，并根據(jù)所獲得的獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)整策略。[0096]獎(jiǎng)勵(lì)：系統(tǒng)根據(jù)執(zhí)行動(dòng)作后的反饋(如故障處理成功與否)調(diào)整策略。例如，成功轉(zhuǎn)移負(fù)載后系統(tǒng)獲得正獎(jiǎng)勵(lì)，未能及時(shí)處理故障則獲得負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)。[0097]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)某條線路過(guò)載時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)調(diào)整限流或負(fù)載轉(zhuǎn)移策略，不斷通過(guò)反饋機(jī)制優(yōu)化控制決策。[0098]自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種無(wú)需標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方法，系統(tǒng)通過(guò)自身的結(jié)構(gòu)生成監(jiān)督信號(hào)，利用數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)或?qū)Ρ确绞竭M(jìn)行學(xué)習(xí)。[0101]通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)，模型逐步識(shí)別出潛在的故障模式，從而提高故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。[0102]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)系統(tǒng)處于早期運(yùn)行階段，歷史故障數(shù)據(jù)不足時(shí)，自監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠利用無(wú)標(biāo)簽的傳感器數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成故障模式，用于優(yōu)化系統(tǒng)的故障識(shí)別。[0103]支持向量機(jī)是一種常用于分類(lèi)任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在異常檢測(cè)中，SVM用于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，以確保系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)不正常的工作狀態(tài)。[0104]實(shí)現(xiàn)方式：在本發(fā)明中，SVM用于檢測(cè)傳感器數(shù)據(jù)中的異常情況：首先對(duì)正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建一個(gè)高維度的分類(lèi)邊界；當(dāng)新數(shù)據(jù)輸入時(shí)，系統(tǒng)判斷其是否在邊界外，如果超出邊界則判定為異常數(shù)據(jù)。[0105]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)電流傳感器采集到異常的電流波動(dòng)時(shí)，SVM能夠迅速識(shí)別并判斷這些波動(dòng)是否屬于異常情況，幫助系統(tǒng)及時(shí)做出調(diào)整。[0106]時(shí)間序列插值算法用于填補(bǔ)數(shù)據(jù)采集中的缺失值或不一致的時(shí)間間隔，以確保多模態(tài)數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確對(duì)齊并用于后續(xù)分析。[0107]實(shí)現(xiàn)方式：在本發(fā)明中，時(shí)間序列插值算法用于解決不同傳感器采樣率不一致的[0108]當(dāng)某些時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)缺失時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)利用線性插值或樣條插值算法生成估計(jì)[0109]插值后的數(shù)據(jù)再與其他傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊，確保數(shù)據(jù)的同步性。[0110]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)電流傳感器在某一時(shí)間點(diǎn)未能正常采集數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過(guò)插值算法生成該時(shí)間點(diǎn)的估計(jì)電流值，從而避免數(shù)據(jù)丟失對(duì)故障檢測(cè)的影響。[0111]自注意力機(jī)制是一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)計(jì)算不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的依賴(lài)關(guān)系，賦予每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)不同的權(quán)重，用于捕捉全局特征。[0114]通過(guò)softmax函數(shù)將相似性轉(zhuǎn)化為權(quán)重，系統(tǒng)根據(jù)權(quán)重分配決定哪些數(shù)據(jù)更為重[0115]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，自注意力機(jī)制能夠識(shí)別出那些對(duì)當(dāng)前故障診斷最為重要的數(shù)據(jù)，例如某些關(guān)鍵時(shí)刻的電流或溫度變化。[0116]圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)算法，用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。在本發(fā)明中，GNN用于結(jié)合輸電線路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，分析傳感器之間的關(guān)系和數(shù)據(jù)流。[0117]實(shí)現(xiàn)方式：在GNN中，傳感器被表示為圖的節(jié)點(diǎn)，傳感器之間的數(shù)據(jù)傳輸或物理連接被表示為圖的邊。通過(guò)傳播和聚合節(jié)點(diǎn)的特征，GNN能夠?qū)W習(xí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的全局信息并進(jìn)行[0118]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)輸電線路中多個(gè)傳感器同時(shí)檢測(cè)到異常時(shí)，GNN能夠根據(jù)線路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析傳感器之間的關(guān)聯(lián)，從而準(zhǔn)確判斷故障位置和類(lèi)型。[0119]模型剪枝和量化是深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化技術(shù)，旨在減少計(jì)算量和存儲(chǔ)空間，使得模型更加高效，尤其適用于嵌入式系統(tǒng)或邊緣計(jì)算設(shè)備。[0120]實(shí)現(xiàn)方式：模型剪枝：通過(guò)去除網(wǎng)絡(luò)中不重要的神經(jīng)元或連接，減少模型的復(fù)雜[0121]量化：將模型中的浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)化為定點(diǎn)運(yùn)算，進(jìn)一步降低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)和內(nèi)存占用。[0122]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：本發(fā)明中，剪枝和量化技術(shù)被應(yīng)用于分布式節(jié)點(diǎn)的邊緣計(jì)算設(shè)備，減少了功耗和計(jì)算延時(shí)，確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)處理多模態(tài)數(shù)據(jù)并快速響應(yīng)故障。[0123]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過(guò)整合來(lái)自多種傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合模塊，能夠全面反映輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)。通過(guò)基于貝葉斯模型的加權(quán)機(jī)制，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整不同模態(tài)數(shù)據(jù)的融合權(quán)重，使得故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性顯著提高，從而在復(fù)雜環(huán)境下更有效地監(jiān)測(cè)和分析線路的健康狀況?；诟倪M(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM,故障診斷模塊能夠?qū)崟r(shí)分析歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)，具備良好的自學(xué)習(xí)能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)不僅能夠識(shí)別和預(yù)測(cè)潛在故障，還能在處理過(guò)程中不斷優(yōu)化模型參數(shù)，提前采取預(yù)防措施，降低故障發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，確保電網(wǎng)的穩(wěn)定性。本發(fā)明具有靈活的自適應(yīng)控制能力，可以根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制策略。這種能力使得系統(tǒng)能夠在負(fù)載變化和外部環(huán)境變化時(shí)，及時(shí)響應(yīng)并優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行，顯著提高了電網(wǎng)的安全性和效通過(guò)高效的動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制，確保電網(wǎng)在突發(fā)事件中的可靠性，降低因故障導(dǎo)致的大規(guī)模停電風(fēng)險(xiǎn)。本發(fā)明引入的反饋機(jī)制，使系統(tǒng)能夠在每次故障處理后，基于實(shí)際情況不斷優(yōu)化監(jiān)應(yīng)對(duì)未來(lái)更多未知的挑戰(zhàn)。附圖說(shuō)明[0124]為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他[0125]圖1為本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)示意圖；[0126]圖2為本發(fā)明實(shí)施例中多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的詳細(xì)處理流程；[0127]圖3為本發(fā)明實(shí)施例中控制執(zhí)行模塊的工作流程圖；[0128]圖4為本發(fā)明實(shí)施例的方法流程圖。具體實(shí)施方式[0129]為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于所描述的本發(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。[0131]如圖1所示，為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，該實(shí)施例提供了一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸[0132]數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)WLAN或蜂窩網(wǎng)絡(luò)的分布式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸；[0133]具體的，所述數(shù)據(jù)采集模塊中的溫濕度傳感器和行波測(cè)距傳感器能夠通過(guò)檢測(cè)外部溫濕度變化或線路負(fù)載狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)低功耗藍(lán)牙BLE模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。[0134]該模塊負(fù)責(zé)通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。它是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源，直接影響后續(xù)處理和決策的準(zhǔn)確性。[0137]溫濕度傳感器：用于采集輸電線路周?chē)h(huán)境的溫度和濕度數(shù)據(jù)。溫度和濕度的變化可能直接影響線路的負(fù)載能力和故障發(fā)生率。[0138]行波測(cè)距傳感器：用于檢測(cè)輸電線路中的行波現(xiàn)象，從而精確測(cè)量線路中的電氣波動(dòng)情況。這些信息對(duì)故障定位非常重要。[0139]電流傳感器：用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)輸電線路的電流情況，以檢測(cè)線路的負(fù)載狀態(tài)，識(shí)別是否存在過(guò)載或短路風(fēng)險(xiǎn)。[0140]故障檢測(cè)傳感器：用于監(jiān)測(cè)和識(shí)別輸電線路中的潛在故障點(diǎn)，配合其他傳感器數(shù)據(jù)提供早期故障預(yù)警。[0141]數(shù)據(jù)傳輸方式：[0142]數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN)或蜂窩網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。采用分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)能夠確保在不同傳感器位置收集的數(shù)據(jù)及時(shí)傳輸?shù)街醒胩幚韱卧?，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性與可靠性。[0143]應(yīng)用場(chǎng)景：在實(shí)際應(yīng)用中，溫濕度傳感器和電流傳感器可以部署在輸電線路的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境和負(fù)載的變化。當(dāng)線路負(fù)載超過(guò)一定閾值時(shí)，電流傳感器會(huì)觸發(fā)警報(bào)并將數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)處理模塊進(jìn)行進(jìn)一步分析。故障檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括采用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪算法、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾和初步故障特征提??；[0145]具體的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型對(duì)預(yù)處理后的溫度、濕度、行波和電流數(shù)據(jù)進(jìn)行故障特征提取，所述CNN模型通過(guò)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)通過(guò)基于在線學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整根據(jù)新的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)更新。[0146]數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)來(lái)自數(shù)據(jù)采集模塊的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪和初步特征提取。這一步驟確保輸入給后續(xù)模塊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，有助于提高系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性和故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。[0148]小波變換去噪算法：主要用于去除傳感器采集過(guò)程中的高頻噪聲。小波變換能夠有效分離數(shù)據(jù)中的噪聲成分，從而保留關(guān)鍵信號(hào)特征。例如，在電流傳感器信號(hào)中，可能會(huì)存在高頻干擾，通過(guò)小波變換可以去除這些干擾，保留真實(shí)的電流波動(dòng)信息。[0149]異常數(shù)據(jù)過(guò)濾：基于設(shè)定的規(guī)則或異常檢測(cè)算法，剔除數(shù)據(jù)中的無(wú)效或異常值。比如，某個(gè)傳感器突然出現(xiàn)極端數(shù)據(jù)，可能是傳感器故障或環(huán)境突發(fā)事件，該模塊可以將這些數(shù)據(jù)過(guò)濾掉。[0150]初步故障特征提?。和ㄟ^(guò)對(duì)溫度、濕度、行波和電流數(shù)據(jù)的初步處理，提取出一些可能的故障特征。這些特征可以用于初步判斷輸電線路是否存在故障隱患，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)融合提供基礎(chǔ)。[0151]應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)電流傳感器檢測(cè)到電流快速增加時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用小波變換去噪算法，確保獲取的電流波形數(shù)據(jù)清晰可靠。之后預(yù)處理模塊會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值判斷是否存在異常情況，并提取相應(yīng)的故障特征。[0152]進(jìn)一步的，如圖2所示，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，用于接收所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊傳輸?shù)那逑磾?shù)據(jù)及初步故障特征，通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法對(duì)來(lái)自不同傳感器的溫度、濕度、行波及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并結(jié)合提取所述初步故障特征，生成輸電線路的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及故障預(yù)測(cè)信息；[0153]具體的，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、自注意力機(jī)制和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)來(lái)自不同傳感器的溫度、濕度、行波及電流數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合分析，加權(quán)系數(shù)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合中的貝葉斯模型，依據(jù)環(huán)境溫度、濕度和輸電線路的負(fù)載狀態(tài)通過(guò)在線學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)調(diào)整。[0154]具體的，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合模塊的實(shí)現(xiàn)機(jī)制包括：[0155]S1:異常檢測(cè)與噪聲剔除機(jī)制，通過(guò)基于支持向量機(jī)SVM的智能化異常檢測(cè)機(jī)制剔除傳感器中的噪聲數(shù)據(jù)，采用基于時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)插值算法實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的自動(dòng)對(duì)齊，并通過(guò)自適應(yīng)歸一化處理確保數(shù)據(jù)一致性；[0156]S2:局部特征與時(shí)序動(dòng)態(tài)關(guān)系提取機(jī)制，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM,提取各模態(tài)數(shù)據(jù)的局部特征與時(shí)序動(dòng)態(tài)關(guān)系，優(yōu)化數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性；[0157]S3:權(quán)重設(shè)定與自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，通過(guò)基于K均值聚類(lèi)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)定各模態(tài)數(shù)據(jù)的初始權(quán)重，通過(guò)自注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整各模態(tài)數(shù)據(jù)的權(quán)重；[0158]S4:多層次融合結(jié)構(gòu)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的多層次融合結(jié)構(gòu)提取并融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，結(jié)合輸電線路的拓?fù)湫畔?，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；[0159]S5:異常數(shù)據(jù)識(shí)別與容錯(cuò)機(jī)制，通過(guò)智能化異常檢測(cè)機(jī)制識(shí)別并剔除傳感器數(shù)據(jù)中的異常情況，并通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的冗余容錯(cuò)機(jī)制確保數(shù)據(jù)處理的可靠性與魯棒性；[0160]S6:計(jì)算優(yōu)化機(jī)制，通過(guò)模型剪枝與量化減少計(jì)算量，并結(jié)合分布式計(jì)算，將部分計(jì)算任務(wù)下沉到分布式節(jié)點(diǎn)；[0161]S7:時(shí)序建模與不確定性量化機(jī)制，結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM增強(qiáng)系統(tǒng)的時(shí)間序列建模，并通過(guò)貝葉斯深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)故障預(yù)測(cè)中的不確定性進(jìn)行量化分析。[0162]多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊接收來(lái)自數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的數(shù)據(jù)，通過(guò)融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，生成對(duì)輸電線路狀態(tài)的綜合評(píng)估結(jié)果和故障預(yù)測(cè)信息。[0163]多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法：[0164]系統(tǒng)結(jié)合溫度、濕度、行波和電流等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，采用多模態(tài)加權(quán)融合技術(shù)。該技術(shù)基于不同數(shù)據(jù)來(lái)源的權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整融合方式，確保數(shù)據(jù)融合的有效性和準(zhǔn)確性。例如，當(dāng)溫度或濕度異常時(shí)，系統(tǒng)會(huì)適當(dāng)提高溫濕度數(shù)據(jù)的權(quán)重，以增強(qiáng)對(duì)該因素的故障預(yù)[0165]在融合過(guò)程中，算法會(huì)提取不同傳感器之間的關(guān)聯(lián)特征，通過(guò)分析這些特征間的交互作用，能夠得到更精確的輸電線路狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。[0166]狀態(tài)評(píng)估與故障預(yù)測(cè)：融合數(shù)據(jù)生成的結(jié)果包括輸電線路的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估和潛在故障預(yù)測(cè)信息。例如，當(dāng)溫度和電流數(shù)據(jù)表現(xiàn)出異常變化，系統(tǒng)可能預(yù)測(cè)線路存在過(guò)載或溫度導(dǎo)致的短路風(fēng)險(xiǎn)。[0167]進(jìn)一步的，AI故障診斷模塊，接收所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊生成的狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及故障預(yù)測(cè)信息，基于改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM對(duì)輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行深入故障診斷，結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析結(jié)果，生成詳細(xì)的故障診斷報(bào)告；[0168]具體的，所述AI故障診斷模塊通過(guò)改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)不同故障處理方案的效果，動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)響應(yīng)方式，結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊生成的故障預(yù)測(cè)信息生成包含故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間和預(yù)期影響范圍的詳細(xì)故障診斷報(bào)告，并提供針對(duì)性修復(fù)建議。[0170]步驟1:整合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)多模態(tài)數(shù)據(jù)包括溫度、電流、電壓、濕度傳感器數(shù)據(jù)，利用基于貝葉斯模型的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合算法對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)整合，計(jì)算公式如下：[0192]故障診斷報(bào)告：報(bào)告內(nèi)容包括故障的類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、預(yù)期的影響范圍等信息。例如，如果某段線路的電流出現(xiàn)異常波動(dòng)，系統(tǒng)可以根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)判斷其可能是由于過(guò)載引發(fā)的絕緣體損壞，并提供建議的修復(fù)方法。故障診斷模塊生成的故障診斷報(bào)告，根據(jù)該報(bào)告中的信息執(zhí)行故障隔離、負(fù)載轉(zhuǎn)移或線路保護(hù)的控制操作；[0195]限流操作單元：根據(jù)預(yù)設(shè)的電流閾值和電壓閾值，當(dāng)電流或電壓超出預(yù)設(shè)范圍時(shí)，執(zhí)行限流操作，限流閾值根據(jù)負(fù)載狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整；[0196]負(fù)載轉(zhuǎn)移和斷路操作單元：當(dāng)限流操作未能在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)將電流或電壓降至安全[0197]自檢單元：在多次限流或負(fù)載轉(zhuǎn)移操作失敗的情況下，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入自檢模式，通過(guò)內(nèi)部故障檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控控制執(zhí)行系統(tǒng)中的硬件和軟件狀態(tài)；[0198]過(guò)載保護(hù)單元：在系統(tǒng)負(fù)載超過(guò)預(yù)設(shè)限值時(shí)，自動(dòng)切斷部分線路以防止過(guò)載損壞；[0199]遠(yuǎn)程監(jiān)控接口：通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)與遠(yuǎn)程監(jiān)控終端連接，允許操作人員實(shí)時(shí)查看系統(tǒng)狀態(tài)并進(jìn)行遠(yuǎn)程操作。[0201]控制執(zhí)行模塊接收AI故障診斷模塊生成的故障診斷報(bào)告，執(zhí)行相應(yīng)的控制操作以防止進(jìn)一步的故障擴(kuò)大。[0203]故障隔離：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到某段線路出現(xiàn)故障時(shí)，控制執(zhí)行模塊可以通過(guò)斷路器或開(kāi)關(guān)設(shè)備迅速切斷故障線路，防止事故擴(kuò)大。[0204]負(fù)載轉(zhuǎn)移：如果檢測(cè)到線路過(guò)載，系統(tǒng)可以自動(dòng)將負(fù)載轉(zhuǎn)移至其他線路，降低故障線路的負(fù)荷。[0205]線路保護(hù)：在某些情況下，系統(tǒng)會(huì)執(zhí)行保護(hù)措施，如調(diào)整線路電流，防止電流超載造成設(shè)備損壞。[0206]應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)某條線路檢測(cè)到過(guò)載并且溫度上升時(shí)，系統(tǒng)會(huì)立即啟動(dòng)限流操作。如果限流無(wú)效，控制執(zhí)行模塊會(huì)迅速切斷該線路并將負(fù)載轉(zhuǎn)移到備用線路。[0207]進(jìn)一步的，通信模塊負(fù)責(zé)在系統(tǒng)各個(gè)模塊之間傳遞數(shù)據(jù)和控制指令。它確保數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳遞。通信模塊確保系統(tǒng)不同部分之間能夠高效、低延時(shí)地進(jìn)行信息傳輸，保證實(shí)[0209]實(shí)時(shí)交互：系統(tǒng)模塊之間的實(shí)時(shí)交互能力確保當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，各個(gè)模塊能夠迅速[0210]實(shí)施例2[0211]如圖4所示，為本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例，該實(shí)施例提供了一種基于AI算法的配電網(wǎng)輸電線路智能控測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：[0212]步驟一：通過(guò)多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流傳感器和故障檢測(cè)傳感器，所述數(shù)據(jù)通[0213]步驟二：在數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所述預(yù)處理包括采用基于小波變換的數(shù)據(jù)去噪、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾以及初步故障特征提??；[0214]步驟三：將清洗后的數(shù)據(jù)輸入到多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)態(tài)評(píng)估結(jié)果和故障預(yù)測(cè)信息；[0215]步驟四：應(yīng)用改進(jìn)的動(dòng)態(tài)多模態(tài)自適應(yīng)優(yōu)化模型DMAOM,結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)多模態(tài)數(shù)據(jù)，使用貝葉斯模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)加權(quán)融合，提取全局特征，并通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化故障診斷模型；學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、預(yù)期影響范限流或負(fù)載轉(zhuǎn)移操作失敗后，自動(dòng)進(jìn)入自檢模式，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控檢測(cè)硬件和軟件狀態(tài)。[0219]步驟S1:將輸電線路的多種傳感器數(shù)據(jù)包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器、電流著改進(jìn)包括：[0220]步驟S1.1:采用貝葉斯模型根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的環(huán)境參數(shù)包括溫濕度和負(fù)載狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合權(quán)重，初始權(quán)重通過(guò)歷史數(shù)據(jù)集設(shè)定，并基于新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新；[0221]步驟S1.2:通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行全局特征提取，識(shí)別輸電線路中不同數(shù)據(jù)模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性，并提取與故障預(yù)測(cè)相關(guān)的重要特征；[0222]步驟S1.3:基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，實(shí)時(shí)檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，通過(guò)自適應(yīng)修正機(jī)制修正異常；[0223]步驟S2:通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化，所述模型優(yōu)化的顯著改進(jìn)包括：[0224]步驟S2.1:每次故障預(yù)測(cè)后，系統(tǒng)根據(jù)反饋信息調(diào)整模型參數(shù)，所述反饋信息包括故障發(fā)生的準(zhǔn)確性、響應(yīng)時(shí)間和系統(tǒng)控制效果；[0225]步驟S2.2:結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM進(jìn)行多步時(shí)間序列建模，進(jìn)一步優(yōu)化對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性分析；[0226]步驟S3:基于步驟S1和步驟S2的輸出，生成故障預(yù)測(cè)信息和詳細(xì)的故障診斷報(bào)告，所述報(bào)告包括故障類(lèi)型、發(fā)生時(shí)間、影響范圍以及優(yōu)化的修復(fù)建議。[0227]實(shí)施例3[0228]多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI故障診斷在輸電線路故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[0229]在本實(shí)施例中，系統(tǒng)通過(guò)部署在輸電線路上的多個(gè)傳感器包括溫濕度傳感器、行波測(cè)距傳感器和電流傳感器等實(shí)時(shí)采集線路的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)WLAN或蜂窩網(wǎng)絡(luò)傳輸至系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。[0230]數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊首先對(duì)傳感器采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和異常數(shù)據(jù)過(guò)濾。采用小波變換算法對(duì)電流和行波數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪，以消除高頻噪聲對(duì)數(shù)據(jù)分析的干擾。同時(shí)，系統(tǒng)檢測(cè)到的異常數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)基于規(guī)則的過(guò)濾算法剔除，確保送往下游模塊的數(shù)據(jù)為有效數(shù)據(jù)。[0231]預(yù)處理后的數(shù)據(jù)被傳輸至多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊。該模塊通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、長(zhǎng)權(quán)系數(shù)由貝葉斯模型動(dòng)態(tài)調(diào)整，具體根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境參數(shù)如溫度、濕度、負(fù)載狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化。[0232]在數(shù)據(jù)融合的過(guò)程中，系統(tǒng)將不同時(shí)刻的電流變化和行波數(shù)據(jù)與溫濕度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，提取出輸電線路的實(shí)時(shí)狀態(tài)特征。同時(shí)