融合注意力机制神经网络模型的变电站评价方法及系统

一种融合注意力机制神经网络模型的变电站评价方法及系统，该方法包括将与变电站运行相关的数据按时间序列组织，形成多维时间序列数据，以变电站未来时刻的预测集为目标函数构建数据预测模型，以多维时间序列数据为样本数据集训练数据预测模型，将变电站实时数据输入到数据预测模型中求解，得到变电站未来时刻的预测集，以变电站改造时序评分为目标函数构建多指标评分模型，将变电站未来时刻的预测集输入到多指标评分模型中，得到变电站改造时序评分，并预测设备的改造需求程度。本发明不仅可以有效捕捉复杂时序数据的特征，提高变电站改造评价的准确性，而且可以通过卷积神经网络提高网络的表达能力，降低神经网络整体计算成本。