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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了基于注意力机制特征融合的换流站过电压识别方法及系统，涉及电力系统技术领域，将电网换流站内过电压数据预处理后输入到已训练完成的识别模型中，以输出换流站内过电压的分类识别；识别模型的训练过程如下：获取换流站内过电压样本数据并预处理；对故障相电压样本数据依次通过傅里叶变换和一维卷积，以提取频域特征，对零序电压样本数据进行依次通过傅里叶变换、S变换和二维卷积，以提取时频特征；基于注意力机制对频域特征和时频特征操作，得到终加权融合特征；将终加权融合特征压缩成一维向量形式后输入到分类网络中进行过电压的识别，输出过电压的分类识别结果；该换流站过电压识别方法及系统提高了过电压的识别正确率。
主权项：1.基于注意力机制特征融合的换流站过电压识别方法，其特征在于，将电网换流站内过电压数据预处理后输入到已训练完成的识别模型中，以输出换流站内过电压的分类识别；所述识别模型的训练过程如下：步骤一、获取换流站内过电压样本数据并预处理，以构建训练集，所述电压样本数据包括故障相电压样本数据和零序电压样本数据；步骤二、对故障相电压样本数据依次通过傅里叶变换和一维卷积，以提取故障相电压频域特征，对零序电压样本数据进行依次通过傅里叶变换、S变换和二维卷积，以提取零序电压时频特征；步骤三、基于通道注意力机制计算故障相电压频域特征的通道加权融合特征，基于空间注意力机制计算零序电压时频特征的空间加权融合特征，对通道加权融合特征和空间加权融合特征相加取均值得到终加权融合特征；步骤四、将终加权融合特征压缩成一维向量形式后输入到分类网络中进行过电压的识别，输出过电压的分类识别结果，基于所输出的分类识别结果构建损失函数，以调整识别模型中的模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于注意力机制特征融合的换流站过电压识别方法及系统
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