技術(shù)特征：

1.一種基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(1)中，所述的一維時(shí)序數(shù)據(jù)至少包含：剩余電流、基波電流、電流諧波、電壓、電壓諧波、有功功率、溫度這些特征值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(2)中，對(duì)采集的一維時(shí)序數(shù)據(jù)按預(yù)設(shè)長(zhǎng)度劃分時(shí)間序列，并進(jìn)行缺失值插補(bǔ)，其中，一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)至少一個(gè)標(biāo)簽。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(3-1)中，預(yù)處理后的一維時(shí)序數(shù)據(jù)，通過傅里葉變換找到其最大的頻率，將一維時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)度除以最大頻率得到數(shù)據(jù)周期，從而將一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻率乘周期的二維張量，具體公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(3-1)中，得到的二維張量依次進(jìn)行padding(·)操作，使得二維張量的高寬統(tǒng)一為預(yù)設(shè)的值；然后二維張量通過預(yù)訓(xùn)練resnet101卷積模塊生成特征圖x，進(jìn)而輸入到語義注意力模塊中，其中x∈rh*w*d，h代表特征圖的高，w代表特征圖的寬，d代表通道數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(3-2)具體過程為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(3-3)的具體過程為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，其特征在于，步驟(3-4)的具體過程為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于維度轉(zhuǎn)換的電力時(shí)序數(shù)據(jù)多標(biāo)簽隱患分類方法，包括：(1)采集電氣火災(zāi)一維時(shí)序數(shù)據(jù)；(2)對(duì)于采集的一維時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；(3)構(gòu)建分類模型，包含維度轉(zhuǎn)換模塊、語義注意力模塊、圖卷積網(wǎng)絡(luò)模塊和分類模塊；模型工作過程如下：維度轉(zhuǎn)換模塊將預(yù)處理后的一維時(shí)序數(shù)據(jù)通過傅里葉變換轉(zhuǎn)換為二維張量，并從二維張量中提取特征圖；語義注意力模塊將提取的特征圖分解為多個(gè)內(nèi)容感知的類別表示；圖卷積網(wǎng)絡(luò)模塊將類別表示通過靜態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)后生成類別向量；分類模塊將每個(gè)類別向量通過二分類器來預(yù)測(cè)其類別得分；(4)對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練及應(yīng)用。本發(fā)明適用于復(fù)雜的電力場(chǎng)景，可實(shí)現(xiàn)多標(biāo)簽隱患分類。

技術(shù)研發(fā)人員：智晨,汪星源,單立輝,張濤,尹建偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/9/26