基于机器学习的电容器剩余寿命预测方法及系统

本发明公开了基于机器学习的电容器剩余寿命预测方法及系统，属于电力设备运维技术领域，方法包括剩余寿命预测建模、数据生成层构建、寿命预测层构建、模型优化层构建和电容器剩余寿命预测。本发明采用合成递归图结合原始数据的方法进行数据生成层构建，利用递归图的非线性特征提取、降维特征表示、抗噪性、可视化和解释性的优势，提升了数据维度和质量；采用结合图卷积和门控循环单元的异构图集成神经网络，优化了特征提取的广度和维度，提高了预测的精确性、准确性和可拓展性；采用遗传模拟退火算法进行模型参数优化，增强了初始解的多样性，并通过交叉操作生成新候选解，提高了收敛速度和局部搜索能力，优化了模型的整体性能。