一种基于改进Attention-LSTM算法的变电站GIS设备LCC预测方法

一种基于改进Attention‑LSTM算法的变电站GIS设备LCC预测方法，包括步骤：S1、收集统计在运的变电站GIS设备全寿命周期费用数据；S2、针对变电站GIS设备全寿命周期费用数据的数据特征，建立数据筛选修正模型，判别异常数据并进行数据填补；S3、对处理完的GIS设备LCC数据按类型实施无量纲化和一致化处理；S4、以LSTM算法为基础，引入Attention算法，构建基于改进Attention‑LSTM的LCC数据准确预测模型；S5、将变电站GIS设备预测的LCC数据划分为预测集和验证集，代入预测集开始数据的预测；S6、将预测的LCC数据导入到步骤S2中进行有效性评估，若满足要求则预测完成，否则需要进行重新预测。通过这一方法可以实现变电站GIS设备全寿命周期费用精确测算。