【摘 要】
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提出了一种基于油色谱时频域数据和残差注意力的变电站故障分类模型.对收集到的油色谱数据,计算其频域分量和时频域分量的特征比值,将所有数据作为网络的输入来训练网络;残差注意力网络通过跨层连接的方式来堆叠注意力模块,以降低网络的过拟合影响并提升模型训练速度,同时注意力模块能够重点关注对结果影响大的信息,进一步提高对变电站故障分类的准确度.通过实际数据验证了所提方法的有效性和性能的优越性.
【机 构】
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国网宁夏电力有限公司电力科学研究院,宁夏银川 750002
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提出了一种基于油色谱时频域数据和残差注意力的变电站故障分类模型.对收集到的油色谱数据,计算其频域分量和时频域分量的特征比值,将所有数据作为网络的输入来训练网络;残差注意力网络通过跨层连接的方式来堆叠注意力模块,以降低网络的过拟合影响并提升模型训练速度,同时注意力模块能够重点关注对结果影响大的信息,进一步提高对变电站故障分类的准确度.通过实际数据验证了所提方法的有效性和性能的优越性.
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