用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统，涉及模型构建技术领域，方法包括采集多个时刻下输电线路上所有电力设备图像数据、连接关系、所处位置的历史环境数据、历史设备状态数据、历史运行参数数据；以及实时设备状态数据、实时运行参数数据；利用BIM软件对电力设备进行三维建模，形成电力设备初始培训模型；计算电力设备的状态异常系数、运行异常系数、电力设备的故障风险系数；通过故障风险系数大于故障风险阈值的电力设备所在位置、连接关系得到检修路径，并进行模型分割，得到电力设备检修路径培训模型。预设不同阈值形成不同的检修路径培训模型，方便培训人员有针对性地在培训模型中进行不同难度检修内容的学习。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模型构建，特别是涉及用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统。

技术介绍

1、随着电力设备的复杂化和智能化程度不断提高，对于电力设备运维人员的培训要求也越来越高。因为电力设备的运维工作涉及到对不同故障风险的检修，而传统的培训方式中培训不同故障风险的检修内容要充分考虑处于零工作经验的运维人员在培训检修过程中的安全问题以及不同故障风险检修内容并不是随时可以遇到的问题，因此在培训过程中零工作经验的运维人员不能对所有故障风险的检修内容进行充分地学习，所以需要建立一个电力设备检修路径培训模型帮助零工作经验的运维人员学习更多的故障风险检修内容。

2、如公开号为cn113741368a的中国专利公开了一种基于物联网管控的电力企业安全生产管理方法，包括如下步骤：s1，建立三维模型：进行全方位三维实景展现，s2，编辑三维模型：对电厂三维模型进行编辑，s3，设备锁定：对电厂内关键设备以及系统进行连接，s4，实时监控与反馈：实现关键设备和系统的实时运营状态监测，s5，规划与信息记录：建立信息规划与记录系统，s6，安全管控：对场内操作人员工作状态与本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述方法包括以下具体步骤：

2.根据权利要求1所述的用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述S1中电力设备图像数据包括采集到的电力设备不同侧面的图像；所述电力设备的连接关系包括每个电力设备与连接每个电力设备的所有输电导线的另一端所对应的电力设备；所述环境数据包括电力设备所在位置的湿度、温度；所述运行参数数据包括电力设备输入的电压、电流、工作温度、设备内部湿度；所述设备状态数据包括：电力设备累计运行时间、故障次数、维护次数、表面电阻率。

3.根据权利要求2所述的用于电力设备多维高清实景培训模...

【技术特征摘要】

1.用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述方法包括以下具体步骤：

2.根据权利要求1所述的用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述s1中电力设备图像数据包括采集到的电力设备不同侧面的图像；所述电力设备的连接关系包括每个电力设备与连接每个电力设备的所有输电导线的另一端所对应的电力设备；所述环境数据包括电力设备所在位置的湿度、温度；所述运行参数数据包括电力设备输入的电压、电流、工作温度、设备内部湿度；所述设备状态数据包括：电力设备累计运行时间、故障次数、维护次数、表面电阻率。

3.根据权利要求2所述的用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述s2包括：基于采集到的电力设备不同侧面的图像，将不同侧面图像作为电力设备的二维图像数据，将二维图像数据输入到bim软件中生成电力设备的三维模型；并将电力设备所处位置的历史环境数据设置为三维模型的模型属性；获取输电线路上所有电力设备的三维模型；根据电力设备的连接关系，将所有电力设备的三维模型依次进行连接，形成电力设备初始培训模型。

4.根据权利要求3所述的用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述s3中电力设备状态异常系数计算策略包括：

5.根据权利要求4所述的用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述s4中电力设备运行异常系数计算策略包括：

6.根据权利要求5所述的用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法，其特征在于：所述电力设备故障风险系数计算策略包括：将状态异常系数zt和运行异...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，夏运超，赵培朋，王辉，周敏，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：