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【摘 要】面对供配电系统数字化转型这一背景，文章提出依托多源状态数据的故障预测手段，拟定关键特征筛选、样本预处理与多模型集成的策略，打造深度时序学习与传统回归模型整合的预测框架，以工业园区供配电数据作为校验对象，进行模型训练和对比分析。实验结果说明，集成模型在不同负荷及工况的情形下，维持较高的预测准确度，验证方法对增强设备运行可靠性与预测及时性具备实用价值。（剩余5362字）
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供配电系统数字化转型中的数据驱动故障预测方法研究
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