[发明专利]一种基于深度学习的电气设备寿命预测方法及系统有效
| 申请号： | 202310069657.2 | 申请日： | 2023-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN115796059B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 庞继勇;邵国栋;叶子昂 | 申请（专利权）人： | 中国电建集团山东电力建设第一工程有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/04;G06F119/02 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张庆骞 |
| 地址： | 250000 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电气设备寿命预测方法及系统，涉及电气设备寿命预测技术领域。该方法利用寿命预测模型预测电气设备寿命，寿命预测模型的构建过程包括：采集电气设备的状态参数，采用拟合关联的方法获得健康状态估计结果；采集电气设备的位置参数并进行扩充；利用位置样本数据集对耐久度模型进行深度学习训练，得到初步寿命预测模型；根据健康状态估计结果对初步寿命预测模型进行实时性优化，得到最终的寿命预测模型。本发明基于不同环境因素的影响，通过拟合关联和深度学习的方法分别对电气设备的运行状态进行实时评估，联立二者的评估结果从而获得准确度较高的电气设备寿命预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电气设备 寿命 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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