一种基于时间卷积网络的电网故障诊断分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202210320848.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114692751A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114692751A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q10/00（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张旭;王子瑞 | 申请（专利权）人 | 华北电力大学 |
| 代理机构 | 北京智绘未来专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 102206北京市昌平区北农路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于时间卷积网络的电网故障诊断分类方法，所述方法首先将历史故障事件的告警信息作为样本集，划分训练集与测试集，并在训练集数据中设置故障分类标签；在告警信息中提取相关的时序特征进行量化表示，得到适用于TCN故障诊断分类模型的数据集；基于斯皮尔曼相关性系数，在S2提取的告警信息特征中选择相关性最大的N个特征；将训练集中选择这N个特征做为模型输入，训练TCN故障诊断分类模型；将测试集的N个特征逐个置入S4中训练好的故障诊断分类模型中，得到故障诊断分类结果，最后进行故障诊断分类的准确率评估。本发明不需要对告警信息做过多处理，只需要通过提取历史告警信息的特征并量化表示，即可输入到TCN模型当中进行训练和测试，准确、快速地得到分类结果，且建模和模型的修改过程简单易操作。 |
