基本信息:
- 专利标题： 基于自适应小波和注意力机制的时频记忆神经网络的配电网初期故障识别方法
- 申请号：CN202210481128.9 申请日：2022-05-05
- 公开(公告)号：CN114781458A 公开(公告)日：2022-07-22
- 发明人： 李奇越 , 罗欢 , 樊智奇 , 李帷韬 , 孙伟 , 刘鑫 , 姜黄祺 , 常文婧 , 吴留兵 , 李卫国 , 王刘芳
- 申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
- 申请人地址： 安徽省合肥市包河区屯溪路193号;
- 专利权人： 合肥工业大学,国网安徽省电力有限公司超高压分公司
- 当前专利权人： 合肥工业大学,国网安徽省电力有限公司超高压分公司
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市包河区屯溪路193号;
- 代理机构： 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
- 代理人： 陆丽莉; 何梅生
- 主分类号： G06K9/00
- IPC分类号： G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于自适应小波和注意力机制的时频记忆神经网络的配电网初期故障识别方法，包括：1、对采集到的电流和电压数据进行预处理并划分数据集；2、设计基于自适应小波变换的时频记忆递归神经网络核心结构；3、构建基于自适应小波变换和Attention机制的时频记忆递归神经网络；4、基于自适应小波和Attention机制的时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过基于自适应小波变换和Attention机制的时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以动态的捕获数据在时域和频域上的特征，以提高初期故障的识别精度，满足了准确化快速化的实际需求。
公开/授权文献:
- CN114781458B 基于自适应小波和注意力机制的时频记忆神经网络的配电网初期故障识别方法 公开/授权日：2024-02-20
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |