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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司技能培训中心
摘要：本发明公开了一种变电站录波信号多维特征分析与故障判别方法，包括：获取变电站故障录波信号数据，并对该故障录波信号数据进行预处理；构建单通道MLP模型，利用注意力机制对单通道MLP模型进行优化；构建双通道MLP‑Attention模型；利用灰狼优化算法对双通道MLP‑Attention模型的参数进行优化，利用训练集对优化后的双通道MLP‑Attention模型进行训练，将训练之后的双通道MLP‑Attention模型作为故障判别模型；利用测试集对故障判别模型进行检测，实现变电站故障类型的判别。本发明通过构建双通道MLP‑Attention模型，使用GWO优化算法优化模型的隐藏层数和隐藏层节点数，具有识别准确率高、抗干扰能力强的优点。
主权项：1.一种变电站录波信号多维特征分析与故障判别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取变电站故障录波信号数据，并对该故障录波信号数据进行预处理，将预处理之后的故障录波信号数据按比例划分为训练集和测试集；构建单通道MLP模型，利用注意力机制对单通道MLP模型进行优化，将优化后的MLP模型记为MLP-Attention模型；利用单通道MLP模型和MLP-Attention模型构建双通道MLP-Attention模型；利用灰狼优化算法对双通道MLP-Attention模型的参数进行优化，利用训练集对优化后的双通道MLP-Attention模型进行训练，将训练之后的双通道MLP-Attention模型作为故障判别模型；其中故障判别模型的输入项为变电站故障录波信号数据，输出项为变电站故障类型；利用测试集对故障判别模型进行检测，实现变电站故障类型的判别。
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