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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
摘要：本发明提供一种基于神经网络的电网资产成本分析方法、系统及存储介质，涉及电网资产管理技术领域。方法包括：获取电网中每个资产的当前预设时间段内的基础数据和外部因素数据，并建立关系，得到资产的关联系数；然后进行特征提取，得到资产的多个内部特征和多个外部特征；进而得到资产的当前成本数据；根据资产的关联系数，进行权重分配，得到其分别对应的权重值；并输入神经网络模型，得到资产在预设未来时间段的初始预测成本数据；根据初始预测成本数据结合当前成本数据，得到资产的最终预测成本数据。本发明有效地解决了传统模型在电网资产成本分析中的泛化能力不足、无法适应环境动态变化和地区特性差异的问题，提高了预测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于神经网络的电网资产成本分析方法，其特征在于，包括：获取电网中每个资产的当前预设时间段内的基础数据和外部因素数据，所述基础数据包括资产购置成本、运行维护记录、技术参数和故障率，所述外部因素数据包括所述资产在预设范围内的地理数据、当前环境数据以及资产使用数据；将每个所述资产的所述资产购置成本、所述运行维护记录、所述技术参数以及所述故障率与所述资产的所述地理数据、所述当前环境数据以及所述资产使用数据建立关系，得到所述资产的所述基础数据与所述外部因素数据的关联系数；对所述基础数据和所述外部因素数据进行特征提取，得到所述资产的多个内部特征和多个外部特征；根据所述资产的所述内部特征和所述外部特征，得到所述资产的当前成本数据；根据所述资产的所述关联系数，对所述内部特征和所述外部特征进行权重分配，得到每个所述内部特征和所述外部特征分别对应的权重值；将所述内部特征以及所述内部特征对应的权重值和所述外部特征以及所述外部特征对应的权重值输入神经网络模型，得到所述资产在预设未来时间段的初始预测成本数据；根据所述初始预测成本数据结合所述当前成本数据，得到所述资产的最终预测成本数据。
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