基于深度学习算法的水电站检修规划方法

本发明涉及基于深度学习算法的水电站检修规划方法，收集水电站设备的历史运行数据、历史故障数据、维护记录数据以及环境因素数据，构建数据集；运用深度学习算法建立设备状态评估模型；分析检修设备的空间分布和相互影响关系，使用深度学习算法模型优化检修顺序和路径，通过检修资源的分配和调度，结合设备实时状态和外部条件变化，动态调整检修计划，制定水电站设备检修布局计划。