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針對目前電力光纜故障模式識別精度低和故障點(diǎn)定位誤差大的問(wèn)題，提出一種基于BWO-ELM算法與VR-GIS系統的電力光纜故障診斷及定位方法，首先利用白鯨優(yōu)化算法（BWO，beluga whale optimization）優(yōu)化極限學(xué)習機（ELM，extreme learning machine）初始參數，構建BWO-ELM多分類(lèi)OTDR曲線(xiàn)分析的故障模式識別方法，獲取光纖故障點(diǎn)的直線(xiàn)距離與類(lèi)型，為故障定位奠定基礎；其次，提出基于VR-GIS的光纜故障精確定位方法將光纖故障點(diǎn)的直線(xiàn)距離轉換為光纜距離，并與實(shí)際地理位置匹配，得到實(shí)際故障點(diǎn)的坐標，同時(shí)直觀(guān)展示于VR-GIS系統；最后通過(guò)仿真實(shí)驗來(lái)驗證所提方法的應用效果，結果表明所提方法故障模式識別精度約為98.66%，故障定位誤差在3m上下浮動(dòng)，平均誤差為1.481%，較其他識別模型和故障定位方法具有較高的性能與準確率。