该数据集以高压电缆运行中的行波信号为载体，结合客户在石油、化工、机场、钢铁等关键行业的实际运行环境，通过部署高精度传感器采集电缆在正常运行及潜在故障状态下的行波信号。对原始信号进行去噪、归一化、特征提取、分类标注等预处理后，形成高质量的结构化时序数据集。经训练后的模型可集成至边缘计算平台或云服务系统，实现对高压电缆绝缘劣化、局部放电、接地故障等隐患的自动识别、早期预警与精确测距功能，显著提升电缆运维智能化水平。

本数据集应用于高压电缆线路的智能运维与故障预测场景，实现对电缆绝缘状态的实时监控与风险评估。模型具备隐患自动识别能力，可在故障发生前发出预警，减少传统人工巡检频次，降低运维成本，推动电力系统向“数字化、智能化、预防性维护”转型，助力新型电力系统建设。