基于Transformer模型识别LMU台区拓扑结构的方法、系统、设备及介质

本发明公开了基于Transformer模型识别LMU台区拓扑结构的方法、系统、设备及介质，涉及电力计量与线损治理技术领域，包括，随机生成LMU台区拓扑结构；对每个台区，根据其拓扑结构生成每块电表的电力数据，按台区进行数据预处理；电流数据乘以功率因数作为新的电流数据，按规则挑选电压、电流、有功功率、电量的时间点位；将台区下每块电表的电力数据信息、电表类型进行整理，生成一个数据矩阵及标签矩阵，基于Transformer的编码器，在编码器的输出上接一个基于位置的分类器。本方法基于仿真数据对神经网络模型进行训练，解决了大模型数据量不足问题。