申请/专利权人：珠海市伊特高科技有限公司

申请日：2023-07-06

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117093929B

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/25;G06F18/214;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/088;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：本发明提出了一种基于无监督域自适应网络的截流过电压预测方法及装置，该方法包括：获取目标电抗器在预设的采集周期内的运行电压数据、电抗时序数据和电源时序数据；根据电抗时序数据和电源时序数据从历史数据中获取截流样本集；通过截流样本集对无监督域自适应网络进行对抗训练后，输入运行电压数据输进行分类预测得到截流过电压预测结果。根据本发明实施例的技术方案，能够自动获取历史数据训练无监督域自适应网络，利用无监督域自适应网络对目标电抗器的截流过电压进行预测，无需频繁搭建测试环境，并且通过对抗训练减小了不同时刻的电压数据之间的特征分布差异，有效提高了识别准确率，无需进行人工比对确定测试结果，有效提高了测试效率。

主权项：1.一种基于无监督域自适应网络的截流过电压预测方法，其特征在于，包括：获取目标电抗器在预设的采集周期内的运行时序数据，所述运行时序数据包括运行电压数据、电抗时序数据和电源时序数据，其中，所述电抗时序数据用于指示所述目标电抗器在所述采集周期内的电抗率，所述电源时序数据用于指示所述目标电抗器在所述采集周期内的电源相角；根据所述电抗时序数据和所述电源时序数据从历史数据中获取截流样本集，所述截流样本集包括多个预先标注好的截流样本，每个所述截流样本包括样本电压数据和样本截流过电压，所述历史数据记载有多个历史电抗器的历史电抗数据、历史电源数据和历史电压数据和历史截流过电压；将所述截流样本集分为源域样本集和目标域样本集，通过所述源域样本集和所述目标域样本集训练预设的无监督域自适应网络，所述无监督域自适应网络包括多尺度特征提取模块、域判别模块和分类模块，所述域判别模块用于进行对抗训练；将所述运行电压数据输入到所述无监督域自适应网络，通过所述多尺度特征提取模块进行多尺度特征提取和融合，得到运行电压融合特征；通过所述分类模块对所述运行电压融合特征进行分类预测得到截流过电压预测结果；其中，所述根据所述电抗时序数据和所述电源时序数据从历史数据中获取截流样本集，包括：从所述历史电抗器中确定候选电抗器，所述候选电抗器的所述历史电抗数据中至少有一段电抗率序列与所述电抗时序数据的对应时序位置的数值差的绝对值小于预设的电抗偏差值；从所述候选电抗器中确定样本电抗器，所述样本电抗器的所述历史电源数据中至少有一段电源相角序列与所述电源时序数据的对应时序位置的数值差的绝对值小于预设的相角偏差值；根据所述样本电抗器所对应的所述历史电压数据和所述历史截流过电压得到所述截流样本。

全文数据：

权利要求：

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