一种变电站缺陷场景生成与融合仿真方法及装置

1.一种变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，包括：步骤S1、采集正常状态下不同环境、角度及时间节点的变电站现场图像并记录采集参数，基于所述采集参数进行多维度时空场景关联，构建时空关联场景库；步骤S2、收集变电站历史故障的缺陷图像及其缺陷特征参数，采集变电站工况数据并与所述缺陷图像进行关联，构建缺陷工况溯源关联库；步骤S3、解析所述缺陷工况溯源关联库的关联关系并推演多维度缺陷生成约束条件，基于所述溯源关联库和约束条件，通过人工智能生成内容技术生成变电站虚拟缺陷图像及虚拟缺陷参数；步骤S4、基于虚拟缺陷参数通过场景缺陷自适应融合算法将虚拟缺陷图像和时空关联场景库进行自适应融合，构建变电站缺陷仿真场景；步骤S5、通过缺陷场景诊断算法对变电站缺陷仿真场景进行诊断，判断变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分是否符合预设的真实性量化评分阈值；步骤S6、响应于变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分符合预设的真实性量化评分阈值，将此变电站缺陷仿真场景标记为成功融合场景，并输出变电站缺陷仿真场景及其详细参数报告；步骤S7、响应于变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分不符合预设的真实性量化评分阈值，基于物理合理性、视觉逼真度及时空一致性三类核心评价指标的不达标项，自动定位变电站缺陷仿真场景的具体异常问题，将包含异常问题定位信息的优化指令反馈至步骤S4，以触发对所述变电站缺陷仿真场景的优化重构，所述异常问题的定位信息包括不达标评价指标类别、具体不达标评价项及对应的量化偏差数据。 2.根据权利要求1所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述采集参数包括采集时间、环境数据、采集角度、设备类型、设备空间坐标、设备运行数据、采集设备参数及历史缺陷记录中的一种或其组合，所述环境数据包含温度、光照强度及天气类型；所述步骤S1包括：基于设备空间坐标建立图像-物理位置映射并生成三维点云图，对同一位置设备的图像按采集时间排序形成时间序列，结合采集参数标记设备状态变化趋势，生成时空索引后按设备类型、环境、角度划分图像场景子库，整合形成时空关联场景库。 3.根据权利要求1所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S2包括：步骤S201、从历史故障数据中提取缺陷图像，并自动化提取其几何、物理及表观特征参数作为缺陷特征参数；步骤S202、获取与所述缺陷图像对应的历史工况数据，所述历史工况数据包括电气参数、环境参数及设备状态参数；步骤S203、建立缺陷类型、缺陷特征参数与历史工况数据之间的映射关系，以结构化形式存储，形成所述缺陷工况溯源关联库。 4.根据权利要求1所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S3中的多维度缺陷生成约束条件包括物理约束、工况约束及环境约束，所述物理约束限定缺陷的大小与形状不超出设备本体范围，所述工况约束限定缺陷仅在对应工况条件下生成，所述环境约束限定缺陷生成匹配对应的环境参数。 5.根据权利要求4所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S3包括：将所述约束条件编码为条件向量，输入至经预训练的条件生成模型中，生成与所述条件向量相匹配的虚拟缺陷图像及详细的虚拟缺陷参数；所述条件生成模型为条件生成对抗网络或潜在扩散模型；所述虚拟缺陷参数包括缺陷设备、缺陷类型、位置坐标、几何信息、物理参数及关联的虚拟工况数据中的一种或其组合。 6.根据权利要求4所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S4包括：步骤S401、基于时空关联场景库和虚拟缺陷参数进行多模态参数匹配融合，生成指导图像融合的场景缺陷融合参数集；步骤S402、基于所述场景缺陷融合参数集，通过场景缺陷自适应融合算法将时空关联场景库中的变电站现场图像与变电站虚拟缺陷图像进行自适应融合，构建变电站缺陷仿真场景，其中，所述场景缺陷自适应融合算法的执行由所述场景缺陷融合参数集控制。 7.根据权利要求6所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S401中的多模态参数匹配融合包括：将虚拟缺陷参数和时空关联场景库中的参数划分为空间属性参数、物理与环境属性参数和逻辑特征属性参数；对所述参数进行去量纲处理；为每类参数中的单个指标分配匹配融合因子、误差调节系数和融合正交权重；通过多维度协同计算，生成所述场景缺陷融合参数集；其中，所述空间属性参数包括位置坐标、几何信息、缺陷影响范围、图像角度和空间索引中的至少一种；所述物理与环境属性参数包括缺陷运行工况、表观特征、设备运行工况、环境数据、图像物理特征中的至少一种；所述逻辑特征属性参数包括设备类型、缺陷类型、缺陷触发条件、发展时序、可信度评分、采集时间、时间序列、设备历史缺陷中的至少一种。 8.根据权利要求7所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S402中所述场景缺陷自适应融合算法的执行由所述场景缺陷融合参数集控制包括：基于所述场景缺陷融合参数集中的空间属性参数，对所述变电站虚拟缺陷图像进行几何变换与空间定位；基于所述场景缺陷融合参数集中的物理与环境属性参数，对所述变电站虚拟缺陷图像进行重光照、材质融合与环境效应渲染；基于所述场景缺陷融合参数集中的逻辑特征属性参数，校验融合结果的合理性并关联缺陷参数调控机制。 9.根据权利要求1所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法，其特征在于，所述步骤S5包括：通过缺陷场景诊断评分算法计算变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分，包括收集物理合理性、视觉逼真度和时空一致性三类核心评价指标；为每类评价指标下的单个评价项设定评价限制阈值；通过多指标加权协同计算，得到所述变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分；其中，所述物理合理性评价指标包括对缺陷形态合理性、位置合理性和工况匹配性中的至少一种进行评价；所述视觉逼真度评价指标包括对光照一致性、纹理融合度、色彩一致性和噪声匹配中的至少一种进行评价；所述时空一致性评价指标包括对动态时间衰减系数、相邻帧时间间隔和时空重叠程度中的至少一种进行评价。 10.一种变电站缺陷场景生成与融合仿真装置，所述装置采用权利要求1-9任一权利要求所述的变电站缺陷场景生成与融合仿真方法实现，其特征在于，所述装置包括：时空关联场景库构建模块，适用于采集正常状态下不同环境、角度及时间节点的变电站现场图像并记录采集参数，基于所述采集参数进行多维度时空场景关联，构建时空关联场景库；缺陷工况溯源关联库构建模块，适用于收集变电站历史故障的缺陷图像及其缺陷特征参数，采集变电站工况数据并与所述缺陷图像进行关联，构建缺陷工况溯源关联库；变电站虚拟缺陷图像生成模块，适用于解析所述缺陷工况溯源关联库的关联关系并推演多维度缺陷生成约束条件，基于所述溯源关联库和约束条件，通过人工智能生成内容技术生成变电站虚拟缺陷图像及虚拟缺陷参数；变电站缺陷仿真场景构建模块，适用于基于虚拟缺陷参数通过场景缺陷自适应融合算法将虚拟缺陷图像和时空关联场景库进行自适应融合，构建变电站缺陷仿真场景；真实性量化评分模块，适用于通过缺陷场景诊断算法对变电站缺陷仿真场景进行诊断，判断变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分是否符合预设的真实性量化评分阈值；变电站缺陷仿真场景输出模块，适用于响应于变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分符合预设的真实性量化评分阈值，将此变电站缺陷仿真场景标记为成功融合场景，并输出变电站缺陷仿真场景及其详细参数报告；优化指令反馈模块，适用于响应于变电站缺陷仿真场景的真实性量化评分不符合预设的真实性量化评分阈值，自动定位变电站缺陷仿真场景异常问题，将包含所述异常问题定位信息的优化指令反馈至变电站缺陷仿真场景构建模块，以触发对所述变电站缺陷仿真场景的优化重构。