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申请/专利权人：国网上海市电力公司;上海四量电子科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于TPA‑LSTM的直流电缆局部放电故障模式识别方法，采用了LSTM神经网络，其由一系列的LSTM单元组成，包括遗忘门、输入门、输出门，具体包括如下步骤：步骤1，遗忘门决定上一时刻状态信息保留度；步骤2，由输入门决定该单元的状态是否更新；步骤3，输出门决定单元的最终输出值；步骤4，时序模式的获取；步骤5，计算权值；步骤6，TPA输出。本发明能够实现局放的精确监测。

主权项：1.一种基于TPA-LSTM的直流电缆局部放电故障模式识别方法，其特征在于，采用了LSTM神经网络，其由一系列的LSTM单元组成，包括遗忘门、输入门、输出门；据故障监测特征量将电缆局部故障拟分为4种类型，如下表所示：表1直流电缆故障类型 故障类型编号 电缆故障类型 y1 尖端放电 y2 悬浮放电 y3 绝缘纸放电 y4 匝间放电 本方法具体包括如下步骤：步骤1，遗忘门决定上一时刻状态信息保留度，数学表达式如下：dt＝σωd·HIt-1+αd·hm,t-1+bd1·式中dt和{HIt-1,hm,t-1}分别为t-1时刻健康指标和隐含层输出值，表示遗忘门在时刻t处的输出和输入，{ωd,αd,bd}表示遗忘门的输入权值、循环权值和偏置量，σ·表示sigmoid激活函数；步骤2，由输入门决定该单元的状态是否更新，主要分为两部分：一是根据公式2决定更新信息，即it，根据公式3生成备选更新信息，即Ct；二是根据公式4将上面得到的两类数据联合起来，更新该单元的状态信息；it＝σωi·HIt-1+αi·hm,t-1+bt2 Ct＝dt*Ct-1+it*Ct4式中，{ωi,αi,bi}和{ωC,αC,bC}分别表示输入门和单元状态的输入权值、循环权值和偏置，表示双曲正弦激活函数；步骤3，输出门决定单元的最终输出值，具体实现方法如公式5和公式6所示；ot＝σωo·HIt-1+αo·hm,t-1+bo5hm,t＝ot*φCt6式中，{ωo,αo,bo}表示输出门的输入权值、循环权值和偏置；φ表示双曲正切激活函数；步骤4，时序模式的获取，设h＝{hm,t-w+1,…,hm,t}为LSTM网络隐含层输出值，作为TPA的输入，其中w为序列长度，m表示单一LSTM单元输出值的维数；C＝{C1,C2,…,CT}为CNN滤波器，其中T表示注意力机制的最大长度，假定w＝T；通过h与C做卷积运算可以得到不同的时序模式，如公式7所示； 步骤5，为了计算权值，定义如公式8所示的分数函数； 式中，表示HC的第i个行向量Wa∈Rk×m；所以注意力权值为： 式中，sigmoid为激活函数，用于权值归一化；步骤6，TPA输出由以下得出，经过注意力机制获取的第t时刻隐含层权值为； h'm,t＝Whhm,t+WVVt11式中，Wh∈Rm×m,WV∈Rm×k；故可以得到TPA的输出为HI＝Wh'hm,t12式中，Wh'∈Rn×m，HIt为t时刻网络输出值。

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