本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)運維培訓，具體為一種基于擴展現(xiàn)實的電網(wǎng)維護培訓系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、在電力行業(yè)中，電網(wǎng)維護是復雜且具有高風險的工作。傳統(tǒng)的電網(wǎng)維護培訓方式采用實地教學和教材培訓，其方法存在限制。實地教學成本高、風險高，尤其是在極端天氣或緊急情況下的操作培訓，此外，教材或視頻培訓無法提供真實的操作體驗和反饋，使學員無法掌握實際操作中的手感和細節(jié)，同時，電網(wǎng)設備和技術的更新速度快，傳統(tǒng)培訓方法無法及時更新內容，導致學員的知識和技能滯后于最新的技術狀態(tài)。

2、現(xiàn)有的xr培訓系統(tǒng)依賴高性能的終端設備，以保證渲染質量和操作流暢性，導致硬件成本較高，此外，xr內容的實時性對網(wǎng)絡要求高，網(wǎng)絡波動易導致延遲增加或畫面卡頓，影響學員體驗；

3、傳統(tǒng)的xr培訓系統(tǒng)中，虛擬設備狀態(tài)和任務設置多為預設的靜態(tài)內容，無法及時反映實際電網(wǎng)設備的狀態(tài)變化，缺少實時更新，學員無法獲得與現(xiàn)實電網(wǎng)狀態(tài)同步的培訓內容，導致培訓內容與實際工作脫節(jié)，降低培訓效果的真實性；

4、現(xiàn)有的xr培訓系統(tǒng)為學員提供相同的培訓路徑和任務設置，無法根據(jù)學員的實際操作水平和學習進度進行動態(tài)調整，導致個性化，降低，繼而影響學習效果；

5、現(xiàn)有的xr培訓系統(tǒng)在觸覺和力反饋方面缺乏精確的物理模擬，導致學員在操作過程中無法獲得與真實電網(wǎng)設備相似的觸感，同時，環(huán)境因素如溫度、濕度、風力等復雜情境無法模擬，學員缺乏在復雜環(huán)境下操作的訓練，降低培訓的實用性和沉浸感。

6、因此，本領域技術人員提供一種基于擴展現(xiàn)實的電網(wǎng)維護培訓系統(tǒng)及方法，以解決上述提出的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種基于擴展現(xiàn)實的電網(wǎng)維護培訓系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種基于擴展現(xiàn)實的電網(wǎng)維護培訓系統(tǒng)，包括：

3、云渲染與分發(fā)系統(tǒng)：用于對擴展現(xiàn)實場景進行渲染，生成實時渲染輸出，且通過邊緣計算節(jié)點和內容分發(fā)網(wǎng)絡傳輸至終端設備，云渲染與分發(fā)系統(tǒng)與實時動態(tài)內容更新模塊和數(shù)據(jù)處理模塊相連接，用于接收設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)及學員操作行為數(shù)據(jù)，且負責將數(shù)據(jù)嵌入渲染場景中，以便實時更新擴展現(xiàn)實場景中的虛擬設備狀態(tài)與學員交互情況，而確保學員在終端設備上看到的場景實時、精準地反映實際狀態(tài)；

4、數(shù)據(jù)處理模塊：用于采集電網(wǎng)設備物聯(lián)網(wǎng)中傳感器的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗、轉換和過濾，生成電網(wǎng)設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)集，此外，數(shù)據(jù)處理模塊接收且處理學員的操作行為數(shù)據(jù)，為ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊提供輸入數(shù)據(jù)；

5、實時動態(tài)內容更新模塊：包含數(shù)字孿生技術模塊，用于將數(shù)據(jù)處理模塊生成的電網(wǎng)設備實時狀態(tài)數(shù)據(jù)集映射至擴展現(xiàn)實場景中的虛擬設備模型，且通過內容管理系統(tǒng)更新培訓任務和故障案例，實時動態(tài)內容更新模塊與云渲染與分發(fā)系統(tǒng)相連接，用于接收設備的實時數(shù)據(jù)并將其嵌入擴展現(xiàn)實場景中，而實現(xiàn)虛擬場景中設備狀態(tài)的實時更新，此外，實時動態(tài)內容更新模塊確保學員操作和環(huán)境數(shù)據(jù)的同步傳輸，使場景的內容與實際情況保持一致；

6、ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊：根據(jù)學員的操作行為數(shù)據(jù)和操作精度進行分析，生成個性化學習路徑，且調整任務難度，ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊實時獲取數(shù)據(jù)處理模塊中的行為數(shù)據(jù)，且通過任務管理模塊推薦相應的個性化培訓任務；

7、任務管理模塊：負責管理培訓任務的創(chuàng)建、分配和難度調整，通過與實時動態(tài)內容更新模塊和ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊連接，依據(jù)電網(wǎng)設備狀態(tài)和學員表現(xiàn)生成適應性任務且將其傳送至學員終端設備；

8、虛擬現(xiàn)實與物理模擬融合模塊：通過力反饋設備和物理引擎模擬設備的重量、摩擦力和操作阻力，虛擬現(xiàn)實與物理模擬融合模塊與云渲染與分發(fā)系統(tǒng)相連接，用于接收實時渲染內容且提供力反饋設備的模擬數(shù)據(jù)。

9、優(yōu)選的，所述云渲染與分發(fā)系統(tǒng)包括：

10、渲染服務器：負責生成擴展現(xiàn)實場景的各幀渲染輸出，且對渲染輸出進行視頻編碼，渲染服務器將編碼后的渲染輸出發(fā)送至內容分發(fā)網(wǎng)絡，以便進行緩存和分發(fā)；

11、內容分發(fā)網(wǎng)絡：用于緩存和分發(fā)渲染內容，內容分發(fā)網(wǎng)絡接收來自渲染服務器的編碼渲染內容，將其緩存，以便快速響應終端請求，同時，內容分發(fā)網(wǎng)絡與邊緣計算節(jié)點保持連接，將渲染內容推送至靠近用戶的邊緣節(jié)點以優(yōu)化傳輸延遲；

12、邊緣計算節(jié)點：部署在靠近學員終端的位置，用于處理低延遲任務，邊緣計算節(jié)點獲取內容分發(fā)網(wǎng)絡的渲染內容，且在必要時進行額外的處理，以確保低延遲傳輸，最終將渲染內容傳送至學員終端。

13、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊包括：

14、數(shù)據(jù)清洗單元，對傳感器采集的數(shù)據(jù)進行初步處理，用于過濾異常值且填補缺失數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)標準化處理提供可靠的數(shù)據(jù)輸入；

15、數(shù)據(jù)轉換單元，接收數(shù)據(jù)清洗單元處理的數(shù)據(jù)，將其標準化為統(tǒng)一格式，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，數(shù)據(jù)轉換單元的輸出為數(shù)據(jù)集成單元提供格式化后的數(shù)據(jù)輸入；

16、數(shù)據(jù)集成單元，接收來自數(shù)據(jù)轉換單元的標準化數(shù)據(jù)，將不同傳感器的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的電網(wǎng)設備狀態(tài)數(shù)據(jù)集，為擴展現(xiàn)實場景的實時更新提供完整的設備狀態(tài)信息。

17、優(yōu)選的，所述實時動態(tài)內容更新模塊的內容管理系統(tǒng)包括：

18、培訓任務數(shù)據(jù)庫，用于存儲預設的故障案例和操作任務；

19、動態(tài)任務更新單元，用于根據(jù)電網(wǎng)設備的實時狀態(tài)自動生成相應的培訓任務；

20、所述實時動態(tài)內容更新模塊通過數(shù)字孿生技術模塊實現(xiàn)實時狀態(tài)映射。

21、優(yōu)選的，所述ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊包括：

22、行為分析單元，用于根據(jù)學員的操作行為序列實時計算行為評分s：

23、，

24、其中，為單次操作的評估值，為行為評分，n為操作的總數(shù)，為學員在任務中執(zhí)行的第i步驟的具體操作；

25、操作符合標準時，=1，不符合時=0；

26、行為分析單元將計算得到的行為評分傳遞給個性化學習路徑生成單元，以用于后續(xù)學習路徑的動態(tài)生成；

27、個性化學習路徑生成單元，依據(jù)學員的操作精度和行為評分生成學習路徑：，

28、其中，為路徑推薦函數(shù)，為個性化學習路徑，為行為評分；

29、個性化學習路徑生成單元根據(jù)計算出的行為評分推薦學員的培訓任務，且將個性化學習路徑傳遞至任務管理模塊，以便將推薦任務推送至學員終端。

30、優(yōu)選的，所述任務管理模塊包括：

31、任務生成單元，根據(jù)電網(wǎng)設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)內預設的故障案例生成基礎培訓任務；

32、任務難度調整單元，根據(jù)學員的行為評分和任務生成單元推薦的學習路徑，動態(tài)調整任務的難度系數(shù)；

33、任務分配單元，根據(jù)個性化學習路徑和調整后的任務難度，將任務分配給學員終端；

34、任務反饋與記錄單元，用于收集學員在任務執(zhí)行過程中的反饋和表現(xiàn)數(shù)據(jù)，且將數(shù)據(jù)返回至ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊以進一步調整個性化學習路徑。

35、優(yōu)選的，所述任務生成單元，實時動態(tài)內容更新模塊接收的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成任務時，依據(jù)設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)集合d和故障案例參數(shù)創(chuàng)建任務內容：

36、，

37、其中，為生成的任務，為任務生成函數(shù)，為設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)集合，為系統(tǒng)預設的故障案例參數(shù)；

38、所述任務難度調整單元，基于學員的行為評分s計算任務的最終難度：

39、，

40、其中，為任務的基礎難度，為調整系數(shù)，為學員的行為評分；

41、若s降低時，任務難度d自動降低，使任務更適合當前學員水平；

42、若s增加時，任務難度d增加，以增加挑戰(zhàn)性。

43、優(yōu)選的，所述虛擬現(xiàn)實與物理模擬融合模塊包括：

44、力反饋單元，用于模擬學員在操作過程中受到的真實力量和阻力反饋，使虛擬操作中的電網(wǎng)設備具有真實的力學特性；

45、觸覺反饋單元，用于提供觸覺反饋，使學員在虛擬操作中能受到電網(wǎng)設備的表面特性和振動反饋；

46、高精度物理引擎單元，用于模擬電網(wǎng)設備的物理特性，使虛擬環(huán)境中的設備表現(xiàn)出符合實際的物理行為；

47、環(huán)境條件模擬單元，用于模擬不同的環(huán)境條件，學員能在多種情境下進行電網(wǎng)設備操作。

48、優(yōu)選的，所述力反饋單元，通過力反饋手套或控制器模擬操作時的阻力、拉力和推力的反饋，依據(jù)操作強度調節(jié)反饋力，力反饋關系公式：

49、，

50、其中，為反饋力，為反饋力系數(shù)，為操作強度；

51、所述高精度物理引擎單元，基于物理引擎計算設備的摩擦力、反作用力和重力，使虛擬設備在操作時具有真實的物理反饋，在模擬電纜連接過程中，設備的摩擦力計算公式為：

52、，

53、其中，為摩擦系數(shù)，為設備的重量。

54、一種基于擴展現(xiàn)實的電網(wǎng)維護培訓方法，包括如下步驟：

55、步驟1、云渲染與分發(fā)系統(tǒng)生成電網(wǎng)維護場景的高質量渲染輸出，且通過邊緣計算節(jié)點和內容分發(fā)網(wǎng)絡將內容傳輸?shù)綄W員的終端設備，在此過程中，實時動態(tài)內容更新模塊將設備的實時數(shù)據(jù)嵌入到擴展現(xiàn)實場景中，為學員提供真實的模擬環(huán)境；

56、步驟2、數(shù)據(jù)處理模塊收集電網(wǎng)設備物聯(lián)網(wǎng)傳感器中的數(shù)據(jù)，進行清洗、轉換和整合，生成設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)集；

57、步驟3、通過實時動態(tài)內容更新模塊，系統(tǒng)利用數(shù)字孿生技術將電網(wǎng)設備的實時狀態(tài)映射到虛擬設備模型上，同時，內容管理系統(tǒng)調取預設數(shù)據(jù)庫中的故障案例和操作任務，或根據(jù)設備的狀態(tài)生成相應的培訓任務；

58、步驟4、ai驅動的智能評估與個性化學習路徑模塊通過分析學員的操作行為和操作精度，對學員進行實時評估，生成個性化學習路徑，且根據(jù)學員的表現(xiàn)，動態(tài)調整任務的難度，推薦適應性任務；

59、步驟5、任務管理模塊根據(jù)學員的個性化學習路徑創(chuàng)建、分配和調整任務，結合設備的實時狀態(tài)和學員的表現(xiàn)，動態(tài)生成適應性任務，且將任務推送到學員的終端設備上；

60、步驟6、在培訓過程中，虛擬現(xiàn)實與物理模擬融合模塊通過力反饋設備和物理引擎為學員提供真實的觸感反饋，同時，觸覺反饋和環(huán)境條件模擬使學員在多種情境下體驗電網(wǎng)設備的操作；

61、步驟7、任務執(zhí)行過程中，任務管理模塊收集學員的反饋和操作數(shù)據(jù)，且將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絘i驅動的智能評估模塊，而基于學員的實時操作表現(xiàn)，系統(tǒng)動態(tài)調整學習路徑和任務難度；

62、步驟8、虛擬現(xiàn)實與物理模擬融合模塊在學員操作過程中根據(jù)學員的操作強度提供力反饋，使虛擬操作具有真實的物理反饋；

63、步驟9、根據(jù)學員的行為評分和反饋，系統(tǒng)對個性化學習路徑和任務難度進行持續(xù)優(yōu)化，使學員逐步適應更具挑戰(zhàn)性的任務，實現(xiàn)個性化培訓的目標。

64、本發(fā)明提供一種基于擴展現(xiàn)實的電網(wǎng)維護培訓系統(tǒng)及方法。具備以下有益效果：

65、1、本發(fā)明通過基于云的xr服務顯著降低終端設備的性能要求，利用云端渲染和邊緣計算結合內容分發(fā)網(wǎng)絡，實現(xiàn)高質量內容的實時渲染和傳輸，在網(wǎng)絡波動的情況下，能保持低延遲和流暢體驗，而提升系統(tǒng)的網(wǎng)絡適應性，降低硬件成本。

66、2、本發(fā)明通過物聯(lián)網(wǎng)設備采集的電網(wǎng)設備實時數(shù)據(jù)，結合數(shù)據(jù)處理和數(shù)字孿生技術，實現(xiàn)在虛擬環(huán)境中實時同步電網(wǎng)設備的狀態(tài)，動態(tài)更新培訓任務和故障案例，確保學員的培訓內容與實際設備狀態(tài)保持一致，而極大地提高培訓的實時性和真實性，使學員在虛擬環(huán)境中能接觸到最新的電網(wǎng)運行狀況和故障情境。

67、3、本發(fā)明中的ai驅動模塊通過實時分析學員的操作行為，計算行為評分，且根據(jù)學員的表現(xiàn)生成個性化的學習路徑和動態(tài)調整任務難度，使得學員的培訓內容與其當前的技能水平相適應，實現(xiàn)針對性的培訓，提升學習效率，確保學員在適當?shù)奶魬?zhàn)水平下不斷進步。

68、4、本發(fā)明通過高精度物理引擎、力反饋和觸覺反饋設備，再現(xiàn)電網(wǎng)設備的真實物理屬性和操作觸感，使學員在虛擬環(huán)境中獲得與實際操作相似的力量、摩擦力和振動反饋，且通過環(huán)境條件模擬提供多種復雜情境下的操作訓練，而有效提高學員的操作穩(wěn)定性和應對復雜環(huán)境的能力，增強培訓的實用性和沉浸感。