围绕电力系统中低压并联电容器的剩余寿命预测问题，提出了一种融合鲸鱼优化算法、卷积神经网络与双向长短期记忆网络的深度学习预测框架，

　　电容器是配电网中广泛部署的电力设备，其健康状态直接影响电能质量与系统运行效率。传统人工检修模式面临“高成本、低效率”的九游智能体育科技问题，亟需九游智能体育科技高精度、可部署的状态预测方案。

　　论文针对电力系统中低压并联电容器的剩余寿命预测问题，创新性提出了一种融合鲸鱼优化算法、卷积神经网络和双向长短期记忆网络的多模型预测框架，该方法充分融合空间结构识别与时序特征建模能力，并引入智能优化模块以实现全局调参能力。

　　研究以某智能电力运维平台采集的228,000+条真实工业样本为基础，构建预测数据集，实验结果显示，该方法在平均绝对误差与均方根误差上均显著优于对比模型，具备良好的泛化能力与实用价值。

　　该成果将AI与设备运维深度融合，为构建“智能电容器在线感知+剩余寿命预测+运维策略优化”的闭环应用路径提供技术支撑，有望推广应用于泛在电力物联网、新型配电系统、工业智能诊断等多个领域。

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