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申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司

摘要：本发明涉及一种基于数模深度融合的配电站房智能管控方法，包括以下步骤：S1:在配电站房布置多类型传感器，使用物联网网关和边缘计算设备，实时采集传感器数据并传输至数据处理中心；S2:对传感器数据进行预处理；S3:构建配电站房的三维数字模型；S4:基于深度学习模型构建异常检测模型，并基于实时采集的传感器数据检测异常设备；S5:结合站房布局和设备重要性，使用最短路径算法规划巡检机器人的最优路径，并根据设备异常检测结果，自适应调整巡检路径；S6:基于路径规划，结合配电站房的三维数字模型利用SLAM算法实现巡检机器人的自主定位和导航。本发明通过数模深度融合，实现了配电站房智能管控的全流程自动化和智能化。

主权项：1.一种基于数模深度融合的配电站房智能管控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:在配电站房布置多类型传感器，包括温湿度传感器、电压电流传感器、震动传感器、气体传感器，使用物联网网关和边缘计算设备，实时采集传感器数据并传输至数据处理中心；S2:数据处理中心对传感器数据进行预处理，包括去除噪声数据，填补缺失值，标准化数据格式，并对不同采样频率和时间戳的数据进行时间对齐和同步；S3:构建配电站房的三维数字模型，并在数字模型中，准确标识每个设备的位置和类型，并分配唯一标识符，并将采集到的传感器数据通过ID与相应的数字模型设备进行关联；S4:基于深度学习模型构建异常检测模型，并基于实时采集的传感器数据检测异常设备；S5:根据配电站房的三维数字模型，结合站房布局和设备重要性，使用最短路径算法规划巡检机器人的最优路径，并根据设备异常检测结果，自适应调整巡检路径；S6:基于路径规划，结合配电站房的三维数字模型利用SLAM算法实现巡检机器人的自主定位和导航；所述步骤S3具体为：使用三维激光扫描仪对配电站房进行全面扫描，获得配电站房内外部的三维点云数据，包括设备的位置、形状和尺寸；结合高清摄像头和全景摄像，获取配电站房内、外部设备和环境的高清图像，用于模型的纹理贴图；对采集到的点云数据进行降噪和滤波处理，去除误差和噪点，并使用ICP算法对各扫描位置的点云数据进行对齐和合并，构建完整的三维点云模型； ；其中，和分别是源点云和目标点云的第i个点；R是旋转矩阵，t是平移向量；表示求解向量的欧几里得范数；使用PoissonSurfaceReconstruction算法将处理后的点云数据转化为三角网格；并将高清图像进行纹理映射到三角网格表面，提升模型的视觉效果；基于设备识别算法，对扫描到的设备进行分类和标识，使用图像和点云数据作为输入，模型输出设备类型；根据三维点云，计算每个设备的物理空间位置： ；其中，Plocal为三维点云数据；为每个设备分配uuid，形成唯一标识符，便于后续数据管理和查询；使用三维建模软件和实时渲染引擎将数字模型导入，进行实时渲染和展示；将设备的三维数字模型、位置信息和唯一标识符存储在数据库中，实现设备信息的管理，并借助物联网平台，将传感器采集的数据与数字模型进行绑定，实现实时数据展示和设备状态更新。

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