买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网山西省电力公司电力科学研究院;国网山西省电力公司晋城供电公司申请的专利一种基于时空注意力机制的接地电流预测方法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：CN119416827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411343629.6，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于时空注意力机制的接地电流预测方法是由杨罡;韩海安;胡帆;张娜;王大伟;张昱;李永祥;王浩霖;刘志翔;吴志远;孙昌雯;张颖设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力机制的接地电流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意力机制的接地电流预测方法，属于时间序列预测、深度学习及变电站故障预测技术领域。为了实现对接地点接地电流的高精度预测，通过构建接地电流数据集，在接地电流数据集上进行训练与测试；构建包含最佳频域分解模块、Encoder模块、Decoder模块的SPTFormer深度学习模型；基于所构建的模型进行训练与测试，对不同接地点的接地电流进行预测；最后对接地电流预测结果进行分析。实验结果表明：时空注意力机制能够有效捕获到接地电流数据的时空依赖关系，显著提高接地电流多变量数据预测精度。本发明提出的方法对于变电站设备故障的精准预防具有很好的辅助作用。

本发明授权一种基于时空注意力机制的接地电流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力机制的接地电流预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：构建接地电流数据集，在接地电流数据集上进行训练与测试； 步骤2：构建包含最佳频域分解模块、Encoder模块、Decoder模块的SPTFormer深度学习模型； 步骤3：模型训练与推理；基于构建的SPTFormer深度学习模型进行训练与测试，对不同接地点的接地电流进行预测； 步骤4：接地电流预测结果分析； 所述步骤2：构建包含最佳频域分解模块、Encoder模块、Decoder模块的SPTFormer深度学习模型，其中最佳频域分解模块部分的具体操作为： S2.1：将输入时间序列经过最佳频域分解模块得到低频分量数据和高频分量数据； 在最佳频域分解模块中，首先对输入时间序列进行傅里叶变换得到频域值，然后通过选取不同的频域分界点，映射得到不同的时域分量数据，具体计算过程如下：，，，其中，代表快速傅里叶变换，为傅里叶变换后得到的频域序列；为逆傅里叶变换，、分别代表分界点处的低频时域分量和高频时域分量，表示对频域序列进行切片，从第一个元素开始，到序列第个元素结束，表示对频域序列进行切片，从第+1个元素开始，到序列结束； S2.2：通过最小化高低频分量与原始数据的相关性系数的差值来得到高低频的最佳分界点；最小化目标函数的公式定义为：，上式中，、分别代表分界点处低频分量与原始数据的相关系数、高频分量与原始数据的相关系数；为目标函数值，当目标函数达到最小值时，低频分量与原始数据的相关系数和高频分量与原始数据的相关系数达到最佳平衡。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山西省电力公司电力科学研究院;国网山西省电力公司晋城供电公司，其通讯地址为：030001 山西省太原市迎泽区迎泽街道青年路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。