摘要：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。
文章目录
0 引言
1 特征提取
1.1 数据采集
1.2 有序分类数据到数值特征转换
1.3 无序分类状况数据到数值特征转换
1.4 数值特征归一化
1.5 特征降维
2 预测模型
2.1 长短期记忆网络
2.2 模型架构和Softmax层
2.3 训练数据集构建
3 实验分析
3.1 实验数据集
3.2 杆塔和电缆预测结果
3.3 序列学习与非序列学习神经网络模型比较
3.4 与其他预测模型的比较
3.5 资源规划应用
3.6 可靠性风险评估应用
4 结论
