发明公开
- 专利标题: 一种基于Transformer的电力设备故障检测模型和电子设备
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申请号: CN202210084506.X申请日: 2022-01-25
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公开(公告)号: CN114487673A公开(公告)日: 2022-05-13
- 发明人: 张晓华 , 吕志瑞 , 武宇平 , 陈建军 , 袁敬中 , 黄彬 , 杨静宇 , 王守鹏 , 余建明 , 张连超
- 申请人: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
- 申请人地址: 北京市西城区枣林前街32号; ; ;
- 专利权人: 国网冀北电力有限公司,国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,国网冀北电力有限公司经济技术研究院,北京科东电力控制系统有限责任公司
- 当前专利权人: 国网冀北电力有限公司,国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,国网冀北电力有限公司经济技术研究院,北京科东电力控制系统有限责任公司
- 当前专利权人地址: 北京市西城区枣林前街32号; ; ;
- 主分类号: G01R31/00
- IPC分类号: G01R31/00 ; G01R31/08
摘要:
本发明公开了一种基于Transformer的电力设备故障检测模型,所述Transformer模型的训练数据来源于一预处理模型,所述预处理模型包括上采样模块和词嵌入表示学习模块,所述上采样模块用于将输入的不平衡电力设备数据转换为平衡数据;所述词嵌入表示学习模块用于将所述平衡数据进行嵌入表示,输出基于电力设备表示的历史状态序列和标签数据的嵌入表示;所述Transformer模型采用多头注意力机制,以所述历史状态序列和标签数据的嵌入表示为输入,进行训练生成电力设备故障检测模型。本发明使用Transformer框架,根据输入数据时间序列信息和时间位置信息,使用多头注意力机制进行多维度特征挖掘,提高电力设备故障检测模型的特征输入质量,进而提升模型的电力设备故障检测准确率。