一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统
申请号:CN202511041228
申请日期:2025-07-28
公开号:CN120822149A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明属于电力设备安全检测技术领域,具体涉及一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统,将电气监控指标数据转化为波形图并通过TDN网络提取空间特征,配合GNN网络提取电气监控指标数据的时序特征,并将时间特征和空间特征进行融合,能显著提升电力作业设备安全风险辨识的全面性与精准性。将电气信号转化为波形图,使得TDN网络可以直接对波形图进行特征提取,精准捕捉波形图中的局部异常区域,解决了原始TDN不能直接从时序电流数据中提取特征的局限性,能更好的利用TDN对电气信号的瞬态跳变。
技术关键词
电力作业设备
监控指标数据
风险辨识方法
时序特征
多模态
电气
预测风险值
短时傅里叶变换
空间特征提取
图像特征提取
网络
历史设备
特征提取模块
辨识系统
矩阵
注意力机制
电力设备