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申请/专利权人：陕西思极科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于融合终端的台区故障预测方法及预测系统，属于电力系统故障预测诊断技术领域，通过改进的AdaGrad优化器优化LSTM模型，结合图卷积神经网络模型实现了单个设备和整体台区的高精度故障预测，提升了预测准确度和可靠性。利用设备失效概率和信度函数值生成预警信息，能够及时识别预警台区和故障设备，确保对故障的快速响应和处理，减少停电时间和影响范围。通过累加所有故障模式的瞬时失效率和投运年限，计算台区的综合失效率和信度函数值，为基于融合终端的台区故障预测提供了全面的评估基础，提升了预测的科学性和全面性。
主权项：1.一种基于融合终端的台区故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：将基于融合终端获取的所述台区的单个设备历史故障数据作为训练数据，对长短期记忆网络模型LSTM进行训练，基于改进的AdaGrad优化器更新优化模型参数得到设备失效概率直接预测模型，基于所述训练得到的设备失效概率直接预测模型预测未来设备失效概率；基于所述未来设备失效概率，通过图卷积神经网络模型计算得到各台区的失效概率和信度函数值；基于所述各台区的失效概率和信度函数值对所述台区故障进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西思极科技有限公司 一种基于融合终端的台区故障预测方法及预测系统
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