一种智能电能表寿命预测方法、设备及可读存储介质

本发明提出了一种智能电能表寿命预测方法、设备及可读存储介质，属于设备寿命预测技术领域，通过融合关键环境数据与运行时序构建多维输入，利用多尺度卷积分支提取输入的微观、周期与长期特征，并通过自适应融合模块动态优化特征组合；构建时序预测模型，在编码器中嵌入卷积注意力机制，通过通道‑空间双重注意力动态强化优化的特征组合的关键特征，结合稀疏自注意力蒸馏压缩关键特征冗余信息；解码器采用掩码概率稀疏注意力与迭代预测策略，基于编码器全局特征生成误差预测序列，避免未来信息干扰；根据误差预测序列与失效阈值交点计算剩余寿命。本发明提升了长序列预测精度、关键特征利用率及计算效率，为智能电表的预防性维护提供了可靠支撑。