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龙图腾网获悉国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;北京科东电力控制系统有限责任公司申请的专利一种基于注意力机制结合GRU的电力设备故障检测模型获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114528755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210084475.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于注意力机制结合GRU的电力设备故障检测模型是由张晓华;吕志瑞;武宇平;黄彬;孙云生;杨静宇;卢毅;马鑫晟;张连超;李世杰设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制结合GRU的电力设备故障检测模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制结合GRU的电力设备故障检测模型，所述电力设备故障检测模型包括一分类神经网络模型，所述分类神经网络模型的训练数据来源于一预处理模型，该预处理模型将输入的不平衡电力设备数据转换为平衡数据并进行嵌入表示，输出中间数据：基于电力设备表示的历史状态序列、标签数据嵌入表示、电力设备画像特征的嵌入表示；再通过GRU模块从历史状态序列中提取电力设备的时间和空间特征；通过注意力机制模块从GRU模块的输出提取状态序列特征；通过图注意力机制模块从电力设备画像特征的嵌入表示中提取电力设备的环境信息；并将状态序列特征、标签数据嵌入表示和环境信息进行对齐融合，作为所述分类神经网络的训练数据输入。

本发明授权一种基于注意力机制结合GRU的电力设备故障检测模型在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制结合GRU的电力设备故障检测模型，其特征在于，所述电力设备故障检测模型包括一分类神经网络模型，所述分类神经网络模型的训练数据来源于一预处理模型，所述预处理模型包括上采样模块、词嵌入表示学习模块、GRU模块、注意力机制模块和图注意力机制模块， 所述上采样模块用于将输入的不平衡电力设备数据转换为平衡数据； 所述词嵌入表示学习模块用于将所述平衡数据进行嵌入表示，输出基于电力设备表示的历史状态序列、标签数据嵌入表示、电力设备画像特征的嵌入表示； 所述GRU模块用于从词嵌入表示学习模块输出的基于电力设备表示的历史状态序列中提取电力设备的时间和空间特征； 所述注意力机制模块用于从所述设备的时间和空间特征中提取状态序列特征； 所述图注意力机制模块用于从所述电力设备画像特征的嵌入表示中提取所述电力设备的环境信息； 所述状态序列特征、所述标签数据嵌入表示和所述环境信息进行对齐融合，作为所述分类神经网络的训练数据输入； 所述上采样模块采用的上采样算法为SC-SMOTE上采样算法；所述SC-SMOTE上采样算法具体包括： 步骤21：对输入的电力设备数据集数据进行遍历，确定多数类种子样本和少数类种子样本； 步骤22：根据种子样本信息，对多数类和少数类同时进行上采样，计算各少数类种子样本生成的样本数； 步骤23：得到各少数类种子样本生成的样本数后，进行线性插值获得最终的新样本，将新生成的样本和原始种子样本合并在一起，生成平衡的样本数据集； 步骤24：对生成的平衡样本数据集中的数据进行嵌入表示； 所述分类神经网络模型的数据处理结果表示为： 其中，ypred∈{0,1,2}，Ob为状态序列特征的向量表示；ep ′为电力设备的状态特征向量表示；ea为预测目标的向量表示，Wdeep,bdeep为输出层参数。

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