摘要
本申请公开了一种电网故障的识别与修复方法、系统、设备及介质,方法通过构建含双馈感应发电机的配电网数字孪生模型;根据所述配电网数字孪生模型,模拟电网中不同节点的故障情况,生成实时故障数据;将所述实时故障数据输入到预设的InceptionTime神经网络模型中进行故障识别,获得故障识别的结果;根据所述故障识别的结果,采用基于深度强化学习的调度算法,调度所述维修单元到故障节点进行故障修复。本申请通过引入数字孪生模型、InceptionTime神经网络和深度强化学习算法等技术对电网故障进行识别与修复,不仅提高了故障识别的精度和鲁棒性,还优化了故障修复的路径规划,进而减少故障修复的时间,提升故障修复的效率。