【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统智能化运维，具体为基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法及系统。
技术介绍
1、随着智能电网的迅猛发展，光伏能源、电动汽车充电桩及高效储能技术的广泛部署，低压配电台区作为电力输送的“神经末梢”，其智能化转型与升级已成为提升电力供应质量的关键环节。传统管理手段下，信息不对称、响应速度迟缓及故障排查效率低下等问题日益凸显，严重制约了电力系统的运营效率与供电安全。尤为重要的是，线损作为直接反映电网经济运行效率的关键指标，其高水平管理对于电力企业降本增效、保障系统稳定运行具有重大意义。
2、然而，在传统管理体系下，窃电行为、低压台区终端设备异常等隐蔽问题难以被及时捕捉，导致线损率居高不下，不仅侵蚀了企业利润，还削弱了电网的整体效能与可靠性。因此，如何有效监控并优化线损率，成为提升电力供应稳定性和可靠性的迫切需求。
3、因此电力公司各研究单位和基层单位，都会持续的对台区各种异常进行研究分析，探讨现场治理解决方案，通过装置在实验室进行台区实物的仿真，模拟电能表和线路的各种异常，探讨快速排查定位方案。但是这种纯硬件的方案有相对的局限性，装置包含计量设备有限，且线损台区类型较多在装置上无法完整模拟，当前很多实物仿真电能表能仿真的故障类型偏少，无法完全复现用电异常场景。不仅模拟故障场景及台区类型有限，且无法进行场景自动切换，存在人机交互体验较差的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，包括
4、使用电网采集系统获取原始数据，对原始数据进行第一特征提取；
5、将第一特征提取结果输入，构建第一诊断模型；
6、搭建第一仿真系统，进行线损排查处理；
7、将第一诊断模型部署到仿真系统中进行故障诊断。
8、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的一种优选方案，其中：所述使用电网采集系统采集原始数据包括，通过电网采集系统采集台区线损监测数据，预处理得到原始数据。
9、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的一种优选方案，其中：所述对原始数据进行第一特征提取包括，从原始数据按照时间序列提取特征，得到第一特征提取结果。
10、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的一种优选方案，其中：所述将构建第一诊断模型包括，根据第一特征提取的结果设置输入层，根据线损故障类型设计输出层。
11、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的一种优选方案，其中：所述搭建第一仿真系统包括，使用线损台区仿真软件搭建线损故障动态具身场景，调整线损台区仿真装置模拟真实线损台区场景。
12、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的一种优选方案，其中：所述将第一诊断模型部署到仿真系统包括，基于大数据语言模型训练的从文本中提取的故障特征，转化为控制信号，针对虚拟信号设备进行控制输出；
13、提取真实线损较高台区数据，提取真实线损较高台区低压台区终端信息，建立台区线损故障模型，在仿真软件进行自动仿真运行，根据线损故障切换各故障模式及场景；将仿真软件中具身智能线损故障模型中选择一个静态场景，根据不同台区各元素发生概率生成动态场景。
14、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的一种优选方案，其中：所述进行故障检测包括，实现线损台区场景的自动生成，软件根据大语言模型预先训练的从文本中提取的线损台区各类元素的特征，并基于特征生成线损台区数字化模型；
15、提取真实线损较高台区低压台区终端信息，配合现场故障处理、现场窃电取证图片，提取故障特征点，输入线损故障智能感知模型；利用大语言模型对台区线损故障库中各元素，分别生成各自的故障现象及场景并匹配相关概率；从故障库中根据各元素相关概率采样故障，根据线损故障各元素影响计算动态具身场景实时状态，得到线损故障动态具身场景。
16、本专利技术的另外一个目的是提供一种基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用系统，其能通过其中一个方案基于具身智能的台区线损仿真系统，解决了目前的台区线损仿真技术含有无法进行场景自动切换，存在人机交互体验较差的问题。
17、作为本专利技术所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用系统的一种优选方案，其中：包括输入模块、模型构建模块、优化模块、处理模块；
18、所述输入模块，根据真实线损较高台区数据，包括负载率、总户数、配变容量、低压线路长度、供电半径、台区属性、台区拓扑，提取特征描述，基于精细化数字建模技术构建台区模型，并将采集的运行监测数据、设备全寿命周期数据及环境数据输入模型；
19、所述模型构建模块，根据现场线损排查工单、台区线损检测数据，提取台区线损故障特征，基于神经网络建立线损故障智能模型；
20、所述优化模块，利用大语言模型对线损故障智能模型中的各元素分析，统计现场治理中发现线损故障的概率，完善线损故障模型；
21、所述处理模块，以上模型共同组成具身智能线损故障模型，将具身智能线损故障模型中选择一个静态场景，根据不同台区各元素发生概率生成动态场景，并将台区线损特征数据，以及低压台区终端的故障数据，映射至控制仿真装置，输出台区线损节点、故障数据。
22、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的步骤。
23、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的步骤。
24、本专利技术的有益效果：提供的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法通过虚实结合的方式进行台区线损仿真，解决了真实台区数量多，台区拓扑线路无法真实仿真的问题；通过虚实结合的方式，可以将虚拟中的任意一直电能表，映射到实物上，让实验人员或者被培训学员真实的去通过工器具进行相关电气的测量；虚拟和实物的电能表比较完整的仿真了现场的故障，以及该故障产生的现象。
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1.基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述使用电网采集系统采集原始数据包括，通过电网采集系统采集台区线损监测数据，预处理得到原始数据。
3.如权利要求2所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述对原始数据进行第一特征提取包括，从原始数据按照时间序列提取特征，得到第一特征提取结果。
4.如权利要求3所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述构建第一诊断模型包括，根据第一特征提取的结果设置输入层，根据线损故障类型设计输出层。
5.如权利要求4所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述搭建第一仿真系统包括，使用线损台区仿真软件搭建线损故障动态具身场景，调整线损台区仿真装置模拟真实线损台区场景。
6.如权利要求5所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述将第一诊断模型部署到仿真系统包括，基于大数据语言模型训练的从文本中提取的故障
7.如权利要求6所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述进行故障检测包括，实现线损台区场景的自动生成，软件根据大语言模型预先训练的从文本中提取的线损台区各类元素的特征，并基于特征生成线损台区数字化模型；
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的系统，其特征在于：包括输入模块、模型构建模块、优化模块、处理模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述使用电网采集系统采集原始数据包括，通过电网采集系统采集台区线损监测数据，预处理得到原始数据。
3.如权利要求2所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述对原始数据进行第一特征提取包括，从原始数据按照时间序列提取特征，得到第一特征提取结果。
4.如权利要求3所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述构建第一诊断模型包括，根据第一特征提取的结果设置输入层，根据线损故障类型设计输出层。
5.如权利要求4所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述搭建第一仿真系统包括，使用线损台区仿真软件搭建线损故障动态具身场景，调整线损台区仿真装置模拟真实线损台区场景。
6.如权利要求5所述的基于具身智能故障诊断技术的线损仿真应用方法，其特征在于：所述将第...
【专利技术属性】
技术研发人员：渠智毅，李鹏程，陈庆辉，宋强，王俊融，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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