【摘 要】
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针对电网设备健康度预测较难的问题，提出了一种通用数据驱动长期预测设备健康状况方法，适用于不同类别的电网设备。首先，对不同类型设备状况数据进行采集。其次，提出了一种特征提取方法，将原始电网设备状况数据转化为适合序列学习的特征。然后，建立一个长短期记忆网络，利用两类数据集来预测设备的健康状况，并与其他预测模型进行比较。最后，通过案例研究对所提出的预测模型进行了全面测试。结果表明，该模型能够显著提高预测
【基金项目】
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国网宁夏电力有限公司设计开发项目（7129WZ21N001）；
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针对电网设备健康度预测较难的问题，提出了一种通用数据驱动长期预测设备健康状况方法，适用于不同类别的电网设备。首先，对不同类型设备状况数据进行采集。其次，提出了一种特征提取方法，将原始电网设备状况数据转化为适合序列学习的特征。然后，建立一个长短期记忆网络，利用两类数据集来预测设备的健康状况，并与其他预测模型进行比较。最后，通过案例研究对所提出的预测模型进行了全面测试。结果表明，该模型能够显著提高预测准确性，并可用于长期电网规划和可靠性风险评估等应用领域。
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