基于CNN-BiLSTM-Attention模型的变电站设备运维故障诊断与预测研究

本研究旨在利用CNN-BiLSTM-Attention模型分析技术改进变电站设备运维的故障诊断与预测。随着大数据技术的发展,传统方法在处理电力设备故障问题的局限性愈发凸显。本研究采用CNN-BiLSTM-Attention模型的序列数据挖掘技术,提高了故障诊断的准确性和预测的及时性。试验结果表明,该方法在变电站设备运维故障诊断和预测场景下,具有较高准确性,但对于数据不均衡问题仍需进一步改进。