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申请/专利权人：国网重庆市电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种电网监控信号语义解析及态势感知方法和系统，属于机器学习领域。本发明建立了基于Soft‑MaskedBERT的信号文本纠错模型；根据国家电网相关管理规定的标准监控信号库梳理了包含常规与故障情况下的“信号语义‑电网事件”规则字典，基于该字典建立了基于循环神经网络RNN的电网态势感知模型，提出了基于深度学习的电网监控信号语义解析及态势感知求解方案。本发明通过构建信号文本纠错模型和电网态势感知模型可以实现对信号的语义解析，以及更为细腻的电网态势感知，并且本发明使用信号文本纠错模块能够使文本特征更具区分性，并且降低噪声词的影响，对音似、形似错字、前后逻辑语义纠正，输出其对应的标准信号。
主权项：1.一种基于深度学习的电网监控信号语义解析及态势感知方法，其特征在于，包括：读取电网故障事件发生后的原始信号集合，采用信号文本纠错模型对该原始信号集合进行交叉辨识，得到特征集；所述信号文本纠错模型利用双向门控循环单元的检测网络和基于BERT的修正网络构建而成；将特征集送入预训练的电网态势感知模型进行辨识，所述电网态势感知模型的训练样本集，是基于标准监控信号库，针对各种电网元件，结合元件的继电保护定值单，逐一扫描各种预想故障事件而成；所述训练样本集，包括对应于电网故障事件的样本集，以及对应于电网常规事件的样本集；所述电网态势感知模型通过训练RNN网络所得；所述RNN网络输入的电网监控信号和电网故障类型采用编号的方式进行编码，选取Min-Max法进行数据归一化处理，并在模型中加入Dropout算法；利用Adam算法和学习率的指数衰减算法更新RNN网络的网络参数。
全文数据：
权利要求：
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