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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种变电设备全寿命周期运行成本预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115759339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211279745.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种变电设备全寿命周期运行成本预测方法及系统是由郝宝欣;范青;孙成群;陈俣;王虎;汤宁;赵高峰;犹锋;言巍巍;张子谦;田大东;张玮;储惠设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电设备全寿命周期运行成本预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电设备全寿命周期运行成本预测方法及系统，获取可视化电力数据；利用时间以及空间上的关联性根据可视化电力数据构建强时序的变电设备全寿命周期运行成本数据集；将非平稳时间序列的数据转化为平稳时间序列的数据，根据转化后的平稳时间序列的数据以及强时序的变电设备全寿命周期运行成本数据集中的原有的平稳时间序列的数据得到最终的平稳时间序列数据；将最终的平稳时间序列数据输入到预先训练好的基于融合注意力机制的CNN‑MogrifierLSTM网络混合模型，得到成本预测结果。优点：本发明有助于对大量数据进行分析，深入挖掘海量数据中的相互关系和内在联系，提高电网管理水平。

本发明授权一种变电设备全寿命周期运行成本预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种变电设备全寿命周期运行成本预测方法，其特征在于，包括： 获取可视化电力数据； 利用时间以及空间上的关联性根据可视化电力数据构建强时序的变电设备全寿命周期运行成本数据集；所述强时序的变电设备全寿命周期运行成本数据集包括非平稳时间序列的数据和平稳时间序列的数据； 将非平稳时间序列的数据转化为平稳时间序列的数据，根据转化后的平稳时间序列的数据以及强时序的变电设备全寿命周期运行成本数据集中的原有的平稳时间序列的数据得到最终的平稳时间序列数据； 将最终的平稳时间序列数据输入到预先训练好的基于融合注意力机制的CNN-MogrifierLSTM网络混合模型，得到成本预测结果； 所述基于融合注意力机制的CNN-MogrifierLSTM网络混合模型，包括：依次连接的至少两个融合注意力机制的CNN网络和MogrifierLSTM网络；所述融合注意力机制的CNN网络包括依次连接的1*1卷积层、3*3卷积层、3*3卷积层、1*1卷积层和融合注意力层； 在基于融合注意力机制的CNN-MogrifierLSTM网络混合模型的融合注意力机制中的神经元的能量系数的计算公式为： ； 式中，为融合注意力机制中当前神经元的能量系数，为神经元之间的二范数之和，λ为一个很小的数，为周围神经元的输入。

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