摘要
本发明公开了基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质,属于电能计量采集设备健康状态管理技术领域,包括:数据预处理、时域卷积门控循环单元融合神经网络构建、模型训练控制模块、模型测试与预测模块、微调与增强模块。本发明解决了传统方法在复杂电力环境下的预测精度不足、泛化能力差等问题,实现了电能计量采集设备剩余寿命的高精度预测,从按年限更换到按状态更换的智能化管理,最终达成降低维护成本、提升设备可靠性、推动智能电网发展的技术目标。
技术关键词
融合神经网络
电能计量采集设备
剩余寿命预测方法
时域卷积网络
门控循环单元网络
分类准确率
门控循环网络
加载器
噪声样本
Softmax分类器
剩余寿命预测系统
门控制循环单元
微调机制
训练集数据
Softmax函数
健康状态管理
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变形监测方法
轨道
矩阵
全站仪
数字数据处理技术
功率预测方法
历史功率数据
分布式光伏发电
门控循环单元网络
功率预测系统
直线运动单元
融合神经网络
前馈控制方法
前馈控制器
损失函数设计
门控循环单元网络
可视化施工管理方法
三维数字化建模
三维可视化展示
动态
融合神经网络
模型构建方法
残差网络
人工神经网络
数据