摘要
本发明涉及电力感知设备故障预测技术领域，尤其涉及电力感知设备故障预测方法、系统及存储介质。所述方法包括以下步骤：对电力感知设备进行几何模型构建，得到网格划分模型数据；对网格划分模型数据进行基于微观特性与宏观属性关联的材料属性赋予，得到材料属性网格模型数据；对材料属性网格模型数据进行模型参数校准，得到校准后的设备孪生体；对校准后的设备孪生体进行环境参数加载，并进行设备内部的多物理场耦合仿真，得到设备内部的应力场分布数据；对设备内部的应力场分布数据进行关键点识别，得到关键点位置及应力数据。本发明通过电力感知设备故障预测技术提高了电力感知设备的可靠性、降低了运维成本。
