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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司

摘要：本发明公开了基于循环MDC的B型剩余电流波形分类方法与系统，所述方法包括：针对B型剩余电流波形特征，根据不同空洞卷积核构建级联多尺度空洞卷积模块；通过循环级联多尺度空洞卷积模块，并引入类S型指数非线性单元激活函数和通道和空间注意力机制模块，构建波形预测模型；采用多分类交叉熵损失函数对波形预测模型进行训练，采用训练后的波形预测模型进行B型剩余电流波形分类。本发明波形预测模型网络可获取全局信息，在增大感受野的同时，减小了计算参数量，且具有高鲁棒性和稳定性，可以高效实现B型剩余电流的波形识别分类，识别正确率达99.95%。

主权项：1.一种基于循环MDC的B型剩余电流波形分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：针对B型剩余电流波形特征，根据不同空洞卷积核构建级联多尺度空洞卷积模块；S2：通过循环级联多尺度空洞卷积模块，并引入类S型指数非线性单元激活函数和通道和空间注意力机制模块，构建波形预测模型；S2中，通道和空间注意力机制模块包括通道注意力特征提取单元和空间注意力特征提取单元；通道注意力特征提取单元在空间上对深层特征进行全局平均池化得到每个通道的空间平均池化权值，通过两层全连接层和一个激活函数对通道空间平均池化权值进行非线性学习，得到特征在通道上的权重值，通过sigmoid函数对权重值处理后与原特征相乘，获得通道注意力特征；空间注意力特征提取单元对通道注意力特征，通过在通道上采用最大值筛选的方式获取波形每一特征点的最大值，即空间权值，通过两层全连接层和一个激活函数对空间权值进行非线性学习，得到特征在空间上的权重值，通过softmax函数对权重值处理后与原通道注意力特征相乘，获得空间注意力特征；通道注意力特征提取单元进行通道注意力特征提取的逻辑为： （3）式中，代表输入特征，代表空间上的全局平均池化，代表通道注意力特征提取单元中的第一个全连接层，代表通道注意力特征提取单元中第二个全连接层，代表类S型指数非线性单元激活函数；空间注意力特征提取单元进行空间注意力特征提取的逻辑为： （4）式中，代表输入特征，代表通道上对空间中的每一特征点进行最大值筛选，代表空间注意力特征提取单元中的第一个全连接层，代表空间注意力特征提取单元中第二个全连接层，代表类S型指数非线性单元激活函数；S3：采用多分类交叉熵损失函数对波形预测模型进行训练，采用训练后的波形预测模型进行B型剩余电流波形分类。

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