基于LSTM网络的晶闸管剩余使用寿命预测方法及系统

本发明公开了基于LSTM网络的晶闸管剩余使用寿命预测方法及系统，通过对晶闸管工作过程中的监控数据进行预处理构建健康因子、构建LSTM神经网络模型并对利用灰狼算法对LSTM神经网络模型进行优化，最终利用优化后的智能优化LSTM神经网络模型对晶体管进行多阶段寿命预测，有效解决了传统预测方法在处理长时间序列数据和复杂工作环境中的局限性。通过结合灰狼算法与差分算法进行智能优化，该技术不仅提高了预测精度，还增强了模型对复杂多变工作环境的适应性，确保了电力系统的稳定运行。