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本发明公开了基于大数据的电气设备故障预测方法及系统，涉及电气设备数据管理技术领域，包括提取模块、构建模块和预测模块，从电气数据中提取特征数据，采用双向长短期记忆网络作为基础架构，并结合层级化故障敏感特征库与关联度构建预测模型，预测模型输入量为特征数据，预测模型输出量电气设备的故障发生概率与故障类型，通过提取特征数据，结合健康度量化结果，构建层级故障敏感特征库，采用3层或3层以上隐藏层的长短期记忆网络架构，依据电气设备负载率与健康度动态调整特征优先级，控制样本比例并按故障频率微调参数，精准输出故障概率与故障类型，支撑电气设备的可靠运行、降低成本及能源稳定供应。

📄 2025119021648 📂 G06Q10_04 👤 四川斯普信信息技术有限公司 📅 2025-12-17

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