基于改进神经网络的避雷器性能退化指标构建方法

本发明公开了基于改进神经网络的避雷器性能退化指标构建方法。该方法采集环境温度、湿度、累计冲击次数和运行时间作为输入，以阻性电流和容性电流为输出，构建神经网络模型；引入注意力机制，结合反向传播算法与改进的余弦退火学习率优化更新模型参数；构建性能退化指标，能够通过电气参数的变化直观展示避雷器所处状态，判断其是否可以正常运行、监督运行或停机更换；本发明能够有效提升模型对复杂数据的处理能力；为电力系统及时准确判断避雷器性能下降情况提供可靠依据，对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义和推广价值。