基于BO-BiGRU的少样本35kV开关柜凝露临界温度的预测方法和系统

本发明为基于BO‑BiGRU的少样本35kV开关柜凝露临界温度的预测方法和系统，获取35kv高压开关柜的历史运行数据，包括历史凝露临界温度数据和环境因素数据；进行数据预处理；构建ERGAN模型进行数据扩充，获得样本数据；基于样本数据，构建样本数据集，分为训练样本集和测试样本集；构建BiGRU模型，利用贝叶斯算法进行超参数优化，获得最优超参数组，利用训练样本集训练设置有最优超参数组的BiGRU模型，基于测试样本集和预设性能评估指标对训练完成的BiGRU模型进行评估，获得BO‑BiGRU模型；获取待预测的35kV高压开关柜的实时运行数据，将所述实时运行数据输入最终的BO‑BiGRU模型，获得凝露临界温度的预测结果；本发明解决了当前凝露临界温度预测技术中建模准确性低、数据样本匮乏差的问题。