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公开(公告)号:CN119939372A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510412444.4
申请日:2025-04-03
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/2411 , G01R35/02 , G01R15/18 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于电力监测技术领域,公开了一种基于多模态特征的电流互感器误差状态评估方法及系统,包括构建训练数据集;将训练数据转换为多种模态下的图像数据,对多种模态下的图像数据进行全局和局部特征提取,并将全局和局部特征进行拼接,得到拼接特征;将多种模态下的全局特征和局部特征进行拼接,获得全模态全局特征和局部特征,结合原始图像数据进行计算,获得注意力特征图,对注意力特征图和拼接特征进行操作,获得最终的融合特征;利用最终的融合特征进行误差状态评估,输出误差状态情况。本发明在电流时序数据的基础之上,将三种不同模态的特征信息进行高效融合利用,提高了评估结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号:CN119939358A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510412445.9
申请日:2025-04-03
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
IPC: G06F18/241 , G01R35/02 , G06F18/2415 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于电力监测技术领域,公开了一种基于多级CNN级联的电流互感器误差状态评估方法及系统,包括采集电流互感器历史运行的电流时序数据,对时序数据进行处理,得到时域图像和频域图像;采用多级级联CNN算法分别对时域图像和频域图像进行特征提取,获得时域特征和频域特征,对时域特征和频域特征进行融合,得到混合特征;将经第一级CNN处理后的时域特征和频域特征与经多级CNN处理后的混合特征一起输入改进的LSTM模型中,得到电流互感器的误差状态。本发明对电流互感器二次输出数据的时域信息和频域信息进行融合,实现高准确率的误差状态进行评估。
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