摘要
本发明公开了一种基于大数据分析的电能计量箱故障预测方法及系统，涉及智能电网技术领域，解决了现有技术依赖单一参数阈值报警导致的渐进性老化漏检、瞬时干扰误判及多源数据孤立分析引发的故障定位失准问题，本方案通过多维传感网络实时采集电气、环境及设备状态参数；基于LSTM‑卡尔曼滤波模型动态预测互感器误差漂移，结合小波变换实现芯子击穿预警；利用BP神经网络输出修正电阻值及故障标记；采用梯度提升决策树融合雷击过电压特征预测压敏电阻寿命；通过Transformer自注意力机制结合动态时间规整抑制瞬态干扰；本发明显著提升了老化检测精度与复杂环境适应性，降低了误判率，实现了多故障关联定位及主动防御能力。
