本发明涉及供电预测，具体而言，涉及一种基于输变电设备使用寿命的供电预测方法及系统。
背景技术：
1、随着现代输变电设备在电力系统中的广泛应用，供电系统的稳定性与可靠性越来越依赖于这些设备的运行状态。然而，传统的输变电设备管理方法通常依赖于定期维护和设备更换策略，未能充分考虑设备在长期运行中的老化、结构疲劳以及操作频率的变化。这些传统方法往往难以准确预测设备的剩余寿命和供电能力，从而导致设备突发性故障、供电中断等问题。此外，现有技术中的供电预测方法多基于简单的时间序列分析或线性回归，无法全面考虑设备的复杂特性及其对供电的影响。在面对复杂多变的供电需求和设备老化过程时，这些方法往往表现出较大的预测误差，进而增加了供电运营的成本与风险。
2、现有技术虽然试图通过引入设备监测系统、简单的寿命评估模型等手段来解决上述问题，但其仍存在一些不足之处。例如，现有的寿命评估模型往往忽略了输变电设备多维度特性之间的相互影响，以及关键部件在不同老化阶段对供电能力的非线性影响。同时，现有的供电预测方法无法有效整合设备的老化信息和客户的供电需求数据，导致其在应对设备老化与供电需求波动时的适应性和准确性较低。
3、基于上述现有方法的缺点，现亟需一种基于输变电设备使用寿命的供电预测方法及系统。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于输变电设备使用寿命的供电预测方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种基于输变电设备使用寿命的供电预测方法，包括：
3、获取每种输变电设备的基础信息数据集和历史供电数据，所述基础信息包括设备的类型、额定容量、技术规格和预期使用寿命，所述历史供电数据包括每种输变电设备的运行片区的供电时间数据和供电量数据；
4、根据所有的所述基础信息数据集进行图构建处理，其中，通过结合绝缘材料的性质、冷却系统的配置、开关装置的类型及对应的操作频率构建得到多层次特性图谱；
5、基于预设的混合图卷积网络处理所述多层次特性图谱中不同层次间的连接关系，并结合随机游走算法提取图谱中的隐含特征，得到每种输变电设备的图谱数据集；
6、根据所有的所述图谱数据集进行模型构建处理，通过使用动态贝叶斯网络分析设备的老化路径，量化材料老化、结构疲劳及操作频率变化对设备寿命的综合影响建立设备老化模型，并基于所述设备老化模型生成老化-供电数据集，所述老化-供电数据集包括各关键部件的老化速率数据和客户的供电需求数据；
7、根据所述老化-供电数据集和所述历史供电数据进行时序分析处理，得到供电成本数据；
8、根据所述供电成本数据，结合所述历史供电数据和客户的供电需求数据进行预测，生成供电预测报告。
9、第二方面，本申请还提供了基于输变电设备使用寿命的供电预测系统，包括：
10、获取模块，用于获取每种输变电设备的基础信息数据集和历史供电数据，所述基础信息包括设备的类型、额定容量、技术规格和预期使用寿命，所述历史供电数据包括每种输变电设备的运行片区的供电需求数据；
11、构建模块，用于根据所有的所述基础信息数据集进行图构建处理，其中，通过结合绝缘材料的性质、冷却系统的配置、开关装置的类型及对应的操作频率构建得到多层次特性图谱；
12、聚合模块，用于基于预设的混合图卷积网络处理所述多层次特性图谱中不同层次间的连接关系，并结合随机游走算法提取图谱中的隐含特征，得到每种输变电设备的图谱数据集；
13、生成模块，用于根据所有的所述图谱数据集进行模型构建处理，通过使用动态贝叶斯网络分析设备的老化路径，量化材料老化、结构疲劳及操作频率变化对设备寿命的综合影响建立设备老化模型，并基于所述设备老化模型生成老化-供电数据集，所述老化-供电数据集包括各关键部件的老化速率数据和客户的供电需求数据；
14、分析模块，用于根据所述老化-供电数据集和所述历史供电数据进行时序分析处理，得到供电成本数据；
15、预测模块，用于根据所述供电成本数据，结合所述历史供电数据和客户的供电需求数据进行预测，生成供电预测报告。
16、本发明的有益效果为：
17、本发明通过获取输变电设备的基础信息数据和历史供电数据，结合多层次特性图谱构建、混合图卷积网络分析以及动态贝叶斯网络模型，全面考虑了设备的老化路径、操作频率及材料特性对设备寿命和供电能力的影响。该方法通过多维度的时序分析，不仅能够准确量化关键部件的老化速率，还能结合客户的供电需求进行精准的供电预测，从而大幅提升供电成本预测的准确性，降低供电中断和设备故障的风险。与现有技术相比，本发明通过创新的图神经网络和动态贝叶斯网络建模方法，克服了传统方法中对于复杂设备特性考虑不足和预测精度较低的缺陷。
18、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
1.一种基于输变电设备使用寿命的供电预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测方法，其特征在于，根据所有的所述基础信息数据集进行图构建处理，包括：
3.根据权利要求1所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测方法，其特征在于，基于预设的混合图卷积网络处理所述多层次特性图谱中不同层次间的连接关系，并结合随机游走算法提取图谱中的隐含特征，得到每种输变电设备的图谱数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测方法，其特征在于，根据所有的所述图谱数据集进行模型构建处理，通过使用动态贝叶斯网络分析设备的老化路径，量化材料老化、结构疲劳及操作频率变化对设备寿命的综合影响建立设备老化模型，并基于所述设备老化模型生成老化-供电数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测方法，其特征在于，根据所述老化-供电数据集和所述历史供电数据进行时序分析处理，得到供电成本数据，包括：
6.一种基于输变电设备使用寿命的供电预测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测系统，其特征在于，所述构建模块包括：
8.根据权利要求6所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测系统，其特征在于，所述聚合模块包括：
9.根据权利要求6所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测系统，其特征在于，所述生成模块包括：
10.根据权利要求6所述的基于输变电设备使用寿命的供电预测系统，其特征在于，所述分析模块包括：
