公开(公告)号：CN119202561A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202310750215.4

申请日：2023-06-25

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 王红 ,  孙丽娜 ,  齐林海 ,  闫江毓

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/24 ,  G06F16/36 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于知识表示和Transformer融合的多标签复合谐波源辨识方法，通过提取谐波监测数据不同时刻的频域特征构建三元组，并利用TransR进行知识表示得到时频特征向量。TransR知识表示提供了丰富的语义信息和关系表示，增加了模型的可解释性。然后训练Transformer模型学习不同谐波源的数据特征，实现精准识别。最后基于多标签分类方法进行融合数据的解耦，实现复合谐波源的准确辨识。克服了传统方法基于机理模型识别时可能造成的特征提取不充分及识别精确度不高的难题，此外该模型能够适用于特征更为复杂的其他数据，只需随着复杂度增加，增加Transformer模块以及多头注意力机制的个数，保证对数据潜在特征的充分提取，即可以实现对数据高精度的识别分类，具有极高的泛化能力和稳定性。