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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心

摘要：本发明涉及基于双阶段注意力机制的CVT误差预测方法、系统、设备及介质，其中方法包括以下步骤：采集目标电容互感器在历史时刻与误差状态相关的特征数据，构建第一输入矩阵；将第一输入矩阵输入至第一CNN模型中，获取第一输出结果；对第一输入矩阵和第一输出结果进行基于输入注意力机制的融合计算，更新第一输入矩阵得到第二输入矩阵；将第二输入矩阵输入至第二CNN模型中，获取第二输出结果，将第二输出结果输入至第三CNN模型中，获取第三输出结果；对第二输入矩阵和第三输出结果进行基于时间注意力机制的融合计算，更新第三输出结果得到第四输出结果；对第三输出结果和第四输出结果进行融合，得到最终误差状态预测结果。

主权项：1.一种基于双阶段注意力机制的CVT误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标电容互感器在历史时刻与误差状态相关的特征数据，基于采集的特征数据构建第一输入矩阵，所述第一输入矩阵的行和列分别对应特征数据的类别和时刻，即第一输入矩阵为，其中为特征数据的类别，为时间步长；将第一输入矩阵输入至第一CNN模型中，获取第一输出结果；在第一CNN模型内部，采用零填充的方式保证模型的输入和输出尺寸一致；即得到的第一输出结果为；对第一输入矩阵和第一输出结果进行基于输入注意力机制的融合计算，获取第一输出结果与第一输入矩阵中每一类别特征数据的相关性，基于相关性更新第一输入矩阵得到第二输入矩阵；将第二输入矩阵输入至第二CNN模型中，获取第二输出结果，第二CNN模型的网络结构与第一CNN模型的网络结构一致；将第二输出结果输入至第三CNN模型中，获取第三输出结果，第三输出结果为即候选的未来一步的目标电容互感器误差状态预测值，第三CNN模型的最后一层设置成全连接层，输出步长设置为1；对第二输入矩阵和第三输出结果进行基于时间注意力机制的融合计算，获取第三输出结果对第二输入矩阵中每一时刻数据的关注度，基于每一时刻数据的关注度更新第三输出结果得到第四输出结果；对第三输出结果和第四输出结果进行融合，得到目标电容互感器在未来时刻的误差状态预测结果；其中，所述对第一输入矩阵和第一输出结果进行基于输入注意力机制的融合计算的步骤具体为：对第一输出结果按列进行一维卷积，得到一维特征矩阵作为注意力机制的查询Query；分别将每一类别的特征数据组作为注意力机制的键Key；将查询Query与键Key进行点积计算获取一维特征矩阵与每一类别的特征数据组之间的第一注意力分数，将得到的各个第一注意力分数进行归一化处理，得到一维特征矩阵对每一类别的特征数据组的关注度；基于一维特征矩阵对每一类别的特征数据组的关注度更新第一输入矩阵得到第二输入矩阵；其中，所述对第二输入矩阵和第三输出结果进行基于时间注意力机制的融合计算的步骤具体为：将第三输出结果作为时间注意力机制的查询Query；分别将第二输入矩阵中每个时刻的数据作为时间注意力机制的键Key；将时间注意力机制的查询Query与键Key进行点积计算获取第二输入矩阵中每个时刻的数据与第三输出结果之间的第二注意力分数，将得到的各个第二注意力分数进行归一化处理，得到第三输出结果对第二输入矩阵中每个时刻的数据的第二关注度；基于第三输出结果对第二输入矩阵中每个时刻的数据的第二关注度更新第三输出结果得到第四输出结果。

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