摘要
本发明涉及数据增强技术领域,尤其是涉及一种基于改进TS‑GAN的电网故障录波数据增强方法及系统。方法包括获取小样本故障录波数据;对获取的小样本故障录波数据进行预处理;利用基于改进TS‑GAN的故障生成模型对小样本故障录波数据进行特征提取;利用基于改进TS‑GAN的故障生成模型对提取的特征进行生成判别故障;通过小样本故障录波数据作为样本进行模型训练;对训练后的模型进行评价优化;利用优化后的模型对电网故障录波数据进行数据增强。针对TS‑GAN本身进行了改进,通过融合卷积自注意力层和多头自注意力层来强化对局部特征差异的学习,以帮助生成器更准确和全面地抓取时间序列的局部和全局特征。
技术关键词
故障录波数据
样本
序列
动态特征选择
海林格距离
轻量化架构
数据生成模型
注意力机制
数据分布
矩阵
参数
代表
度函数
电气
特征提取模块
多层感知机
数据获取模块
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