【摘 要】
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针对配电网施工中违章现象频发导致监管工作中出现的频繁调度问题，提出一种基于双向长短时记忆（Bi-LSTM）和多通道注意力机制的电网施工作业违章量预测方法。首先，通过Word-Embedding将文本转换为词向量；其次，通过Bi-LSTM网络来捕捉违章数量影响因素的浅层语义和时序特征；最后，设计多通道注意力机制，通过多组权重向量来学习多个影响因素以及各因素之间的复杂关系，从而提高模型的特征学习能力。
【基金项目】
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云南电网生产技改创新项目（059300HK42200023）；
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针对配电网施工中违章现象频发导致监管工作中出现的频繁调度问题，提出一种基于双向长短时记忆（Bi-LSTM）和多通道注意力机制的电网施工作业违章量预测方法。首先，通过Word-Embedding将文本转换为词向量；其次，通过Bi-LSTM网络来捕捉违章数量影响因素的浅层语义和时序特征；最后，设计多通道注意力机制，通过多组权重向量来学习多个影响因素以及各因素之间的复杂关系，从而提高模型的特征学习能力。以云南地区真实数据为算例开展实验，所提模型在一天预测中的平均绝对百分比误差（MAPE）与均方根误差（RMSE）两个指标分别达到了2.58%和5.2，从而验证了模型在预测精度和算法鲁棒性方面的优越性。该方法不依赖于任何具体情境，在实际工况环境中具有较好的推广价值。
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