摘要
用于定位电网线路故障的特征解耦图网络方法和系统,包括:首先,通过电力故障分析软件进行时域仿真模拟,生成由总线特征及故障位置组成的大型数据集,采用线图的方式对电网节点与传输线进行网络的拓扑结构进行构建;然后将图结构数据乘以权重矩阵转换到新的隐藏空间,在一阶邻域内计算节点间注意力分数;简单设定因子图分类标签,在解缠层中引入一个额外的头部作为鉴别器避免因子图的退化;通过取其邻居节点的加权和实现进一步特征聚合,合并因子图,将解耦的特征重新组合在一张图上;最后提取聚合后图特征相应故障位置上的特征,映射到一维的故障位置。本发明不依赖于用户建立数学物理模型所需的先验知识,通用性更高且操作简单。
技术关键词
因子
电力故障分析
节点特征
总线特征
注意力机制
电网线路故障
电网故障定位方法
损失估计方法
标签
电力网络拓扑
构建网络结构
数学物理模型
训练样本数目
故障定位装置
单层感知机
系统为您推荐了相关专利信息
无线移动通信网络
强化学习算法
通信网络资源
指标
度量
图像分割
滤波方法
点云地图
注意力机制
特征提取网络
票据信息识别
票据识别方法
多尺度特征提取
票据真伪
图像