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摘要：本说明书实施例提供一种防雷器劣化状态预测方法和系统。该方法应用于防雷器劣化状态管理平台，该方法包括：获取防雷器相关信息，所述相关信息包括安装位置信息，其中所述安装位置信息包括坐标数据和海拔高度数据；基于防雷器安装位置信息，获取安装位置历史天气信息，所述历史天气信息包括：安装位置气温数据、安装位置雷击数据；基于所述防雷器型号信息、防雷器外观信息、防雷器安装位置信息和安装位置历史天气信息确定防雷器的劣化状态。

主权项：1.一种防雷器劣化状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取防雷器相关信息，所述防雷器相关信息包括防雷器型号信息、防雷器外观信息、防雷器安装位置信息，其中所述防雷器外观信息包括所述防雷器的外观图像数据，所述防雷器的外观信息由实时在线监控设备或工作人员在巡检时使用终端设备获取，所述安装位置信息包括坐标数据和海拔高度数据；基于防雷器安装位置信息，获取安装位置历史天气信息，所述历史天气信息包括：安装位置气温数据、安装位置雷击数据，其中安装位置气温数据包括安装位置的最高气温和最低气温，以及每日最大温差数据；基于所述防雷器型号信息、防雷器外观信息、防雷器检修信息、防雷器安装位置信息和安装位置历史天气信息预测防雷器的劣化状态，其中防雷器检修信息包括防雷器维修更换的原因和检修间隔时间和检修频率，所述基于所述防雷器型号信息、防雷器外观信息、防雷器安装位置信息和安装位置历史天气信息确定防雷器的劣化状态包括：基于所述防雷器型号信息确定防雷器劣化状态预测模型，所述防雷器劣化状态预测模型为图神经网络模型，所述防雷器劣化状态预测模型包括嵌入层和输出层，所述嵌入层对相关数据和安装位置的历史天气数据进行处理，确定所述防雷器的检修特征和工作特征，所述嵌入层的输入包括防雷器的检修数据和工作数据，输出包括防雷器环境特征和工作特征，所述工作特征是表征防雷器的工作数据的特征向量，其中所述工作数据包括所述防雷器的累计工作时间和工作强度，所述检修特征是表征防雷器的检修数据特征向量，其中所述检修数据包括所述防雷器的维修次数和检修时间；基于所述防雷器型号信息、防雷器外观信息、防雷器检修信息、防雷器安装位置信息和安装位置历史天气信息，确定所述防雷器的劣化特征向量，所述劣化特征向量表征所述防雷器从安装后在不同工作时间内的劣化概率。

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