一种基于人工智能的低压电气设备故障预测系统

本发明涉及设备故障预测技术领域，公开了一种基于人工智能的低压电气设备故障预测系统，该系统包括数据采集与预处理模块、特征工程模块、预测模块及优化超参数模块；系统通过采集电气传感器和监控数据，提取时序特征、频域特征及故障模式特征，并基于增强型TCN‑Linear‑BiLSTM模型，结合交替扩展卷积、趋势与季节性分解及线性建模技术，实现对设备健康状态和故障风险的精准预测；同时，通过改进版粪甲虫算法与免疫算法的联合优化，动态调整模型的超参数配置，显著提高预测的准确性与稳定性；该系统适用于电气设备运维和智能化电力管理领域，能够有效提升设备故障预警能力及运行可靠性。