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申请/专利权人：新疆西部明珠工程建设有限公司

摘要：本申请公开了一种输配电线路的故障智能定位系统及方法，其通过部署于输配电线路的多个关键节点的电路互感器实时监测采集电流检测信号，并在后端引入基于人工智能和深度学习技术的数据处理和信号分析算法来进行这些不同关键节点的电流检测信号的协同和关联分析，以此来学习并捕获到各个关键节点的电流检测信号的时频语义特征，并利用不同关键节点的电流时频语义之间的相关性和交互信息来进行故障节点的识别和检测。这样，能够实现对油田输配电线路的故障位置的自动识别和定位，为油田输配电网的安全稳定运行提供更为智能化的有力支持。

主权项：1.一种输配电线路的故障智能定位系统，其特征在于，包括：关键节点电流检测信号采集模块，用于获取由部署于输配电线路的多个关键节点的电路互感器采集的电流检测信号以得到多个关键节点电流检测信号；关键节点电流检测时频图变换模块，用于对所述多个关键节点电流检测信号中的各个关键节点电流检测信号进行小波变换以得到多个关键节点电流检测时频图；电流时频特征提取模块，用于对所述多个关键节点电流检测时频图进行电流时频特征提取以得到多个关键节点电流时频语义特征图；分布簇中心语义关联计算模块，用于基于所述多个关键节点电流时频语义特征图，计算其与所述多个关键节点电流时频语义特征图的分布簇中心之间的语义关联度以得到语义关联度的序列；故障节点判定模块，用于基于所述语义关联度的序列，确定故障节点；其中，所述分布簇中心语义关联计算模块，包括：序列分布簇中心计算单元，用于计算所述多个关键节点电流时频语义特征图的按位置均值特征图作为序列分布簇中心；语义关联计算单元，用于分别计算所述多个关键节点电流时频语义特征图中的各个关键节点电流时频语义特征图与所述序列分布簇中心之间的语义关联度以得到所述语义关联度的序列；其中，所述语义关联计算单元，包括：多维全局池化计算子单元，用于对所述关键节点电流时频语义特征图进行多维全局池化处理以得到关键节点电流时频语义特征多尺度池化表示向量；中心语义关联信息表示子单元，用于计算所述关键节点电流时频语义特征多尺度池化表示向量与所述序列分布簇中心之间的语义关联度；其中，所述多维全局池化计算子单元，用于：对所述关键节点电流时频语义特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行基于最大值的全局池化处理、基于随机值的全局池化处理和基于平均值的全局池化处理以得到关键节点电流时频语义特征全局最大值池化特征向量、关键节点电流时频语义特征全局均值池化特征向量和关键节点电流时频语义特征全局随机值池化特征向量；计算所述关键节点电流时频语义特征全局最大值池化特征向量、所述关键节点电流时频语义特征全局均值池化特征向量和所述关键节点电流时频语义特征全局随机值池化特征向量之间的按位置加权和以得到所述关键节点电流时频语义特征多尺度池化表示向量；其中，所述中心语义关联信息表示子单元，用于：计算所述序列分布簇中心的沿通道维度的各个特征矩阵的全局均值以得到序列分布簇中心表示向量；计算所述关键节点电流时频语义特征多尺度池化表示向量与权重系数矩阵之间的矩阵乘积以得到关键节点电流时频语义加权特征向量；将所述关键节点电流时频语义加权特征向量与偏置向量进行按位置相加以得到关键节点电流时频语义加权偏置调整特征向量；将所述关键节点电流时频语义加权偏置调整特征向量输入函数进行激活处理以得到关键节点电流时频语义激活特征向量；计算所述关键节点电流时频语义激活特征向量与所述序列分布簇中心表示向量的转置向量之间的乘积以得到所述语义关联度；其中，还包括：训练模块，用于对模型进行基于梯度下降的反向传播参数更新；其中，所述训练模块，包括：训练数据获取模块，用于获取多个训练关键节点电流检测信号，以及，真实语义关联度；训练关键节点电流检测时频图变换模块，用于对所述多个训练关键节点电流检测信号中的各个训练关键节点电流检测信号进行小波变换以得到多个训练关键节点电流检测时频图；训练电流时频特征提取模块，用于将所述多个训练关键节点电流检测时频图中的各个训练关键节点电流检测时频图分别通过基于空洞卷积神经网络模型的电流时频特征提取器以得到多个训练关键节点电流时频语义特征图；训练分布簇中心语义关联计算模块，用于基于所述多个训练关键节点电流时频语义特征图，计算其与所述多个训练关键节点电流时频语义特征图的分布簇中心之间的语义关联度以得到预测语义关联度的序列；反向传播参数更新模块，用于基于真实语义关联度和预测语义关联度之间的差值损失函数对模型进行基于梯度下降的反向传播参数更新，其中，在训练过程中，在针对每组所述训练关键节点电流时频语义特征图和训练序列分布簇中心的每次迭代时，对每组所述训练关键节点电流时频语义特征图和所述训练序列分布簇中心基于所述预测语义关联度进行优化。

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