摘要
本发明属于配电网设备管理领域,公开了配电网设备老化寿命预测方法、系统及存储介质,方法包括S1,对配电网设备进行监测,周期性地获取配电网设备的多种类型的监测数据,各种类型的监测数据的采集周期一致;S2,分别对预设的时间窗口内的配电网设备的每种类型的监测数据进行滤波,获得多种类型的滤波后的监测数据;S3,分别获取获取每种类型的滤波后的监测数据的数据特征;S4,将所有类型的监测数据的数据特征输入至提前训练好的深度学习模型中进行预测,获得配电网设备的剩余寿命。本发明可以有效地提高滤波的结果的准确性,从而提高剩余寿命预测结果的准确性。
技术关键词
老化寿命预测方法
滤波算法
深度学习模型
配电网设备管理
序列
特征提取模块
寿命预测系统
时域特征
频域特征
剩余寿命预测
滤波模块
LSTM模型
数据
周期
可读存储介质
电流
系统为您推荐了相关专利信息
图像生成模型
深度学习模型
编码器
患者
计算机断层成像扫描
光伏清洁机器人
相位特征
检测控制方法
力矩
运动轨迹数据
恶意流量检测方法
样本
负载特征
标签传播算法
矩阵