一种基于Transformer的电网数据多模态软融合方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于Transformer的电网数据多模态软融合方法及系统，属于电网数据处理技术领域。方案包括：获取文本资源、多媒体资源、检修数据、电网模型及运行数据和输变电设备监控信息，构建电网数据源；采用改进的K‑means聚类、强化学习和合成采样SMOTE方法对电网数据源进行预处理；对预处理后的数据进行数据建模、数据挖掘、知识加工和知识管理，形成电网数据知识库；采用训练好的Transformer多模态软融合模型对所述电网数据知识库中的电网数据进行融合。通过构建知识图谱、基于Transformer融合和GAN等技术，解决输变电设备状态数据质量差异大、异构数据融合难题，实现多源数据深度融合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电网数据处理，尤其涉及一种基于transformer的电网数据多模态软融合方法及系统。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、随着计算机技术和人工智能技术的快速发展，信息融合技术得到了进一步的推动。现代信息融合技术充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，如传感器、数据库、知识库以及人类本身获取的信息，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测数据进行分析、综合、支配和使用，以获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计。信息融合技术的核心在于协调优化和综合处理多源信息。它涉及探测、互联、相关、估计和信息组合等多个环节，旨在通过多层次、多方面的处理，实现对被测对象或目标状态、身份及整个战术态势的全面评估。这一技术不仅提高了系统的可靠性和容错性，还显著增强了系统对复杂环境的适应能力。

3、然而，大多数针对于电力相关行业的多源信息融合能力较差，主要表现在设备与系统和软件平台之间的差异、海量电力数据的处理和存储问题、实时性与准确性问题、缺乏统一的标准与规范本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于Transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，所述电网运行的相关数据包括：文本资源数据、多媒体资源数据、检修数据、电网模型数据和输变电设备监控信息数据。

3.如权利要求1所述的一种基于Transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，采用改进的K-means聚类、强化学习和合成采样SMOTE方法对电网运行的相关数据进行预处理；

4.如权利要求1所述的一种基于Transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，所述电网运行的相关数据包括：文本资源数据、多媒体资源数据、检修数据、电网模型数据和输变电设备监控信息数据。

3.如权利要求1所述的一种基于transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，采用改进的k-means聚类、强化学习和合成采样smote方法对电网运行的相关数据进行预处理；

4.如权利要求1所述的一种基于transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，所述运用关联规则对构建的输电设备状态评估、故障诊断模型中产生的数据之间的关系进行数据挖掘的过程为：

5.如权利要求1所述的一种基于transformer的电网数据多模态软融合方法，其特征在于，采用训练好的transformer多模态软融合模型对所述输电设备集中监控知识库中的数据进行融...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明辉，张云峰，刘培德，董金海，李俊虎，黄志存，邱涵，包芳勋，张秋悦，赵秀阳，左屿琪，邢怀宇，于长龙，
申请(专利权)人：山东财经大学，
类型：发明
国别省市：