申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网智能电网研究院有限公司

申请日：2023-09-12

公开（公告）日：2024-01-05

公开（公告）号：CN117350952A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/80;G06F18/24;G06F18/214;G06F18/25;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本发明公开了基于知识记忆增强性预测的变压器故障诊断方法，涉及变压器故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1、获取变压器多模态数据，并进行数据预处理，作为Informer模型的输入变量；S2、建立记忆增强型预警模型，通过记忆增强模块嵌入Informer模型预测，预测变压器多模态数据；该基于知识记忆增强性预测的变压器故障诊断方法，通过记忆增强模块，嵌入Informer模型预测变压器多模态数据。混合范数约束的稀疏表示模型充分考虑了模态数据间的时空相关性，且被限制为仅使用很少数量的项来进行重构，在记忆模块中执行有限数量的正常模式重建，有助于在异常情况下产生较大的重建误差，使得后续的故障异常诊断更加有利。

主权项：1.基于知识记忆增强性预测的变压器故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取变压器多模态数据，并进行数据预处理，作为Informer模型的输入变量；S2、建立记忆增强型预警模型，通过记忆增强模块嵌入Informer模型预测，预测变压器多模态数据；S3、通过输入变压器的不同模态数据到记忆增强型预警模型，得到设备在未来时间节点上的故障类型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网智能电网研究院有限公司 基于知识记忆增强性预测的变压器故障诊断方法

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