摘要
本发明公开了一种变电站倒闸误操作关键因素自适应识别方法及系统,涉及适应识别技术领域,包括采用层次化的结构体系对系统架构进行处理,针对变电站操作票据的文本数据,构建层次化的语义特征提取模型;针对变电站设备状态数据,提出基于改进LSTM的时序特征提取网络,设计基于注意力机制的动态融合方法;提出变电站操作知识蒸馏框架,基于梯度累积的定量评估对变电站倒闸进行识别。本发明实现各类数据的统一表示和分析,将知识蒸馏技术应用于变电站倒闸操作领域,设计教师‑学生网络框架,将复杂的专家经验模型压缩为轻量级实用模型,提出基于温度缩放的软标签生成方法,有效保留专家决策的细粒度信息,实现风险因素的实时自适应识别。
技术关键词
变电站倒闸
变电站设备状态
动态融合方法
识别方法
语义特征提取
特征提取网络
定量评估方法
注意力机制
构建系统
数据采集层
文本
票据
标签生成方法
知识蒸馏技术
框架
多源异构数据
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
依赖关系识别方法
开放知识库
概念
预训练语言模型
文本
母猪
智能识别方法
计算机视觉识别
音频采集模块
热成像设备
化建模方法
压气机叶片
航空发动机
零件结构
特征识别模块