一种基于水电站设备状态的数据预测模型细分方法及系统

本发明涉及设备状态监测技术领域，具体为一种基于水电站设备状态的数据预测模型细分方法及系统，包括以下步骤：收集水电站设备的运行数据，将运行数据按照时间序列进行排序，并去除数据的噪声和异常值，得到处理后的时间序列数据集。本发明中，通过计算设备运行的平均值和标准偏差，能够有效识别数据中的趋势和周期性变化，输入到隐马可夫模型中的统计特征数据，通过状态转移分析揭示设备的运行状态之间的动态关系，增强对设备预警和故障阶段的认知，实时状态概率的计算不仅预测未来一周内的设备健康状况，还能够精确评估警报阶段的严重程度，并提供切实可行的维护计划，延长设备寿命，并有助于制定节能运行策略。