摘要
针对现有技术故障诊断准确率低、故障诊断时间长的问题,研究基于数字孪生技术的智能电网故障诊断方法。数字孪生技术通过构建物理设备的虚拟镜像,实现设备状态的实时感知。基于深度学习预测设备劣化趋势,结合边缘计算与云平台协同机制,建立轻量化故障诊断模型。根据故障关联网络快速定位可能受到影响的区域,实现故障的联动判断。测试结果表明,实验组的准确率结果为95%,具备较高的诊断准确率;故障诊断时间缩短至1min以内,迅速完成故障预测任务。该方法展现出良好的可解释性,使其能够在不同类型的电气自动化设备中稳定运行。
出处
《电器工业》
2026年第3期72-76,共5页
CHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRY
