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　　专利摘要显示，本发明公开了一种数据驱动的大型发电机定子绝缘寿命预测方法及系统，该方法采集发电机定子的特征参数，对特征参数进行最值归一化处理后，进行相关性分析，筛选出与剩余击穿电压强相关的非破坏性特征参量构建数据集；利用BP神经网络对数据集进行训练，通过迭代训练过程调整神经网络参数，直至满足预设条件，得到发电机定子绝缘剩余击穿电压预测模型；最后，利用该模型预测发电机定子绝缘的寿命；该方法避免了周期性检查和试验的高成本和低效率问题，提高了预测的准确性和可靠性，为发电机组的运行维护提供了重要的辅助参考，将有效提升大型发电机定子绝缘状态监测的智能化水平，为电力系统的稳定运行提供有力保障，具有重要的经济和社会效益。