一种基于深度学习的电站设备状态趋势预测方法

本发明提供一种基于深度学习的电站设备状态趋势预测方法，包括如下步骤：S1、获取电站设备历史运行数据，并进行预处理；S2、利用深度神经网络，基于电站设备历史运行数据构建趋势预警模型、温度时序预测子模型和振动时序预测子模型；S3、通过模型依次输出劣化度预测值、温度趋势预测值和振动趋势预测值；S4、建立三层评价体系并生成状态评价结果；S5、根据状态评价结果生成预警信息。本发明构建了多层次深度网络，实现对设备劣化、温度及振动趋势的多维度精准预测；引入季节编码、自适应注意力等技术增强了复杂工况下的感知和学习能力；创新三层动态评价体系，提供从部件到整体的科学健康状态评估，为电站预警提供更全面智能的解决方案。