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摘要：本发明电力系统智能化技术领域，具体涉及一种避雷器的阻性电流带电预测方法及相关产品，方法包括按时间序列收集避雷器运行监测系统中的历史数据，并对这些数据进行预处理以提取关键数据特征，再进行归一化处理，构建数据集并将其分为训练集和测试集；构建并LSTM模型，通过训练集对LSTM模型进行训练以获得预测结果。将训练集和预测结果组合，生成新的输入特征，并基于此构建随机森林回归模型和梯度提升回归模型，将两个回归模型的预测结果进行加权平均，形成集成预测模型；将新的时间序列数据输入至LSTM模型和集成预测模型，获得最终的预测结果。
主权项：1.一种避雷器的阻性电流带电预测方法，其特征在于，包括：按时间序列收集避雷器运行监测系统中的历史数据，并对历史数据进行预处理后提取关键数据特征；对关键数据特征进行归一化，并构建数据集，将数据集分为训练集和测试集；构建LSTM模型，并通过训练集对LSTM模型进行训练，获得LSTM预测模型；并将训练集输入至LSTM预测模型，获得预测结果；组合训练集和对应的预测结果，获得新输入特征；构建随机森林回归模型，并通过新输入特征和目标变量进行训练，获得随机森林预测模型；构建梯度提升回归模型，并通过新输入特征和目标变量进行训练，获得梯度提升预测模型；随机森林预测模型和梯度提升预测模型的预测结果进行加权平均，获得集成预测模型；通过测试集评估集成预测模型的预测性能，通过交叉验证和网格搜索优化模型参数，并调整权重参数，获得最优的集成预测模型；将新的时间序列数据输入至LSTM预测模型，并将LSTM预测模型的预测结果和新的时间序列数据输入至集成预测模型，获得最终的预测结果。
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