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申请/专利权人：国网山东省电力公司泗水县供电公司

摘要：本发明属于设备剩余使用寿命预测技术领域，尤其涉及一种智能电表剩余使用寿命预测方法及系统；方法为：获取智能电表的实时监测数据和环境数据；将获取的数据输入至电表寿命预测模型中，模型包括：输入嵌入模块、第一特征提取分支、第二特征提取分支以及融合输出模块。输入嵌入模块用于将采集的序列数据线性映射到高维并嵌入位置信息；第一特征提取分支用于提取序列数据的多尺度特征，第二特征提取分支用于提取多个序列数据之间的相关性特征，融合输出模块用于将多尺度特征和相关性特征进行融合预测后得到智能电表剩余使用寿命。本发明考虑到不同参数对智能电表使用寿命影响的不同，采用了两通道融合法实现对电表剩余使用寿命准确有效的预测。

主权项：1.一种智能电表剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：获取智能电表的实时监测数据和环境数据；将获取的数据输入至智能电表寿命预测模型中，得到智能电表的剩余使用寿命；所述智能电表寿命预测模型包括输入嵌入模块、第一特征提取分支、第二特征提取分支以及融合输出模块；所述输入嵌入模块用于将采集的序列数据线性映射到高维并嵌入位置信息；所述第一特征提取分支用于提取序列数据的多尺度特征，所述第二特征提取分支用于提取多个序列数据之间的相关性特征，所述融合输出模块用于将多尺度特征和相关性特征进行融合预测后得到智能电表剩余使用寿命；所述智能电表的实时监测数据包括计量误差，所述环境数据包括：温度数据、湿度数据和气压数据；所述第一特征提取分支包括多尺度自注意力模块以及第一拼接和归一化模块；所述多尺度自注意力模块基于输入序列进行多个多头自注意力机制的并行计算，用于从不同时间尺度提取特征，经过第一拼接和归一化模块后输出至第二特征提取分支；所述第二特征提取分支包括交叉注意力模块以及第二拼接和归一化模块，所述交叉注意力模块用于提取不同时间序列之间相关性特征；所述交叉注意力模块中提取的相关性特征与多尺度自注意力模块提取的多尺度特征经过第二拼接和归一化模块后输出至融合输出模块；所述交叉注意力模块用于提取不同时间序列之间相关性特征，包括：利用交叉注意力对计量误差序列和多元环境序列进行相关性特征提取时，基于不同规模的多头自注意力模块中计量误差序列变换得到查询矩阵Q，基于多元环境序列变换得到键矩阵K和值矩阵V，具体过程如下： 式中：为影响计量误差序列变化的多元环境序列，m为环境变量的数量；、、、为参数矩阵；、、分别为序列之间相应的查询矩阵、键矩阵和值矩阵；为交叉注意力机制的输出；、、…为各头交叉注意力头的计算结果；为最终得到的多维相关性特征序列，为该序列的维度；所述相关性特征序列是对计量误差和环境因素之间进行有效重构后的高级相关性特征表示，用于反映计量误差与环境因素之间的耦合关系；所述融合输出模块包括顺序连接的LSTM网络和全连接层，所述LSTM网络包括顺序连接的遗忘门、输入门、状态更新层和输出门；所述遗忘门用于在接收到上一时刻的输出和当前时刻的输入后对数据进行处理，删除记忆单元中部分无效信息从而降低负载；所述输入门用于对输入的无意义信息进行过滤，并向记忆单元中有选择性的添加有效信息；所述状态更新层用于对状态更新层中的信息进行遗忘或者保留，对于每个状态决定的更新值按比例进行缩放；所述输出门用于对状态更新层中更新后的数据进行输出；所述全连接层用于输出最终的电表剩余使用寿命的预测结果。

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