环绕电力体系中低压并联电容器的剩下寿数猜测问题，提出了一种交融鲸鱼优化算法、卷积神经网络与双向长短期回忆网络的深度学习猜测结构，
电容器是配电网中广泛布置的电力设备，其健康状况直接影响电能质量与体系运转功率。传统人工检修形式面对“高本钱、低功率”的问题，亟需高精度、可布置的状况猜测计划。
论文针对电力体系中低压并联电容器的剩下寿数猜测问题，立异性提出了一种交融鲸鱼优化算法、卷积神经网络和双向长短期回忆网络的多模型猜测结构，该办法充沛交融空间结构辨认与时序特征建模才能，并引进智能优化模块以完成大局调参才能。
研讨以某智能电力运维渠道收集的228,000+条实在工业样本为根底，构建猜测数据集，试验效果为，该办法在均匀绝对差错与均方根差错上均明显优于比照模型，具有杰出的泛化才能与实用价值。
该效果将AI与设备运维深层次地交融，为构建“智能电容器在线感知+剩下寿数猜测+运维战略优化”的闭环使用途径供给技能支撑，有望推行使用于泛在电力物联网、新式配电体系、工业智能确诊等多个范畴。
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