一种基于深度学习的光储充一体化电站预测性维护方法

本发明公开了一种基于深度学习的光储充一体化电站预测性维护方法，基于多源数据融合、智能预测算法和闭环优化反馈机制，构建了高效的设备状态评估与预测模型，采集多源数据并进行融合处理，并利用改进的Attention‑LSTM模型对设备状态进行评估和预测，采用迁移学习方法提升泛化能力，同时结合贝叶斯优化与自适应滑动窗口技术，进行动态阈值调整，采用基于马尔可夫决策过程的深度强化学习算法来优化维护策略，引入威布尔分布进行失效概率建模，平衡维护成本与故障风险，并通过闭环反馈机制以实现预测性维护方案的持续优化和动态适应性调整，显著提升了预测精准度和维护决策的智能化水平，减少了计划性维护和突发性故障维修，提升了充电站的可靠性。