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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种架空线停电风险预测方法及装置，所述方法包括获取架空线结构化信息特征数据；利用训练好的停电预测模型对架空线结构化信息特征数据进行处理，得到停电预测结果；其中，停电预测模型包括Backbone网络、Transformer_Encoder模块、Attention_Module网络、Transformer_Decoder模块和MLP_3模块。本发明设计基于Transformer端到端的神经网络结构作为停电预测模型，得益于Transformer结构能够捕捉长距离特征依赖性，可提升网络的预测精度；并引入注意力机制，提升模型的预测性能。
主权项：1.一种架空线停电风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取架空线结构化信息特征数据；利用训练好的停电预测模型对所述架空线结构化信息特征数据进行处理，得到停电预测结果；其中，所述停电预测模型包括Backbone网络、Transformer_Encoder模块、Attention_Module网络、Transformer_Decoder模块和MLP_3模块，所述架空线结构化信息特征数据作为所述Backbone网络的输入，所述Backbone网络的输出与所述Transformer_Encoder模块连接，所述Transformer_Encoder模块的输出连接所述Attention_Module网络，将所述Attention_Module网络的输出特征与数据库全局表示特征作为所述Transformer_Decoder模块的输入，所述Transformer_Decoder模块的输出与所述MLP_3模块连接，所述MLP_3模块输出所述停电预测结果；所述停电预测模型的训练过程中采用的损失函数为： 其中，为预测概率；为分段函数，，，为负样本，正样本，为操作参数，1，为样本，为0-1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 国网安徽省电力有限公司 架空线停电风险预测方法及装置
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