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申请/专利权人：国网青海省电力公司超高压公司;国网青海省电力公司;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及一种输电线路故障诊断报告自动生成方法，属于电力工程与人工智能领域，本发明将故障线路航拍图像数据和故障录波波形数据两种多模态数据分别进行深度特征提取并融合生成故障线路特征；使用微调的预训练语言模型获取电气术语特征，并与故障线路特征融合生成多模态融合特征；再将多模态融合特征、故障线路特征与电气术语特征送入特征增强模块进行增强；然后将增强特征与故障报告输入残差多头注意力模块，得到故障线路语义特征；最后将故障线路增强特征与故障线路语义特征输入多头注意力模块，实现故障诊断报告的自动生成。本发明能够融合输电线路多模态故障数据，利用跨模态数据之间的互补性，显著提高生成故障诊断报告的精准度。
主权项：1.一种输电线路故障诊断报告自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：1整合故障数据集并预处理多模态数据；2将多模态故障数据送入四层感知机深度提取故障线路特征；3将电气术语数据集送入预训练的语言模型提取电气术语特征；4多头注意力模块A对故障线路特征与电气术语特征进行特征融合，获得多模态融合特征；再将多模态融合特征、故障线路特征与电气术语特征输入特征增强模块进行增强，得到故障线路增强特征；5采用词嵌入模型将故障诊断报告转化为词向量矩阵，获得文本序列特征；然后将文本序列特征输入掩码多头注意力模块以处理变长的句子；将生成掩码的文本序列特征与故障线路增强特征输入残差多头注意力模块，获得故障线路语义特征；6将故障线路增强特征与故障线路语义特征送入多头注意力模块B获得预测词语序列，生成故障报告。
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权利要求：
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