公开(公告)号：CN118173101B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410591411.6

申请日：2024-05-14

Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 付理祥 ,  汤伟中 ,  尹健 ,  刘晓波 ,  陈骞 ,  彭俊

IPC: G10L17/26 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于声纹的外力破坏风险识别方法，包括以下步骤：步骤S1，采集变压器运行时产生的声纹数据，对采集的声纹数据的风险类型进行标记；步骤S2,基于最优架构搜索的对抗生成网络模型对步骤S1中采集的声纹数据进行扩充；步骤S3，基于多粒度蜜罐优化算法的神经网络模型提取步骤S2中的声纹数据的原始特征表示；步骤S4，基于潜在狄利克雷分配的自编码器对步骤S3中的声纹数据表示进行重构，输出重构特征表示；步骤S5,基于差异性分支随机森林的分类器对步骤S4中的重构特征表示进行分类，确定外力风险的风险类型。本发明应用于变压器的外力破坏风险识别中，通过分析施工机械的声音数据，能够有效地识别出可能对电力设施构成威胁的活动。

公开(公告)号：CN118173101A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410591411.6

申请日：2024-05-14

Applicant: 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 付理祥 ,  汤伟中 ,  尹健 ,  刘晓波 ,  陈骞 ,  彭俊

IPC: G10L17/26 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于声纹的外力破坏风险识别方法，包括以下步骤：步骤S1，采集变压器运行时产生的声纹数据，对采集的声纹数据的风险类型进行标记；步骤S2,基于最优架构搜索的对抗生成网络模型对步骤S1中采集的声纹数据进行扩充；步骤S3，基于多粒度蜜罐优化算法的神经网络模型提取步骤S2中的声纹数据的原始特征表示；步骤S4，基于潜在狄利克雷分配的自编码器对步骤S3中的声纹数据表示进行重构，输出重构特征表示；步骤S5,基于差异性分支随机森林的分类器对步骤S4中的重构特征表示进行分类，确定外力风险的风险类型。本发明应用于变压器的外力破坏风险识别中，通过分析施工机械的声音数据，能够有效地识别出可能对电力设施构成威胁的活动。