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摘要
电网变电站安全运行是关系人民正常生活的重要工程。为提高汛期下电网运行的安全性，作者提出基于改进Transformer的电网防汛风险概率预测模型。首先根据数据特性选出Transformer作为时序数据预测的研究框架，研究位置编码对时序数据的影响，并提出时序数据位置自适应编码策略。然后针对逐点注意力机制计算方法的缺陷，提出局部数据感知增强策略；最后将两者结合，提出电网防汛风险预测模型。在变电站防汛数据集上的有效性实验结果表明，改进策略单一作用时有效，且共同作用时精度提高29.73%，实时性也没有下降。对比实验表明，基于改进Transformer的电网防汛风险概率预测算法优于其他多种深度学习时序预测算法，该模型在电网防汛预测方面表现出较好性能。
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单位武汉理工大学; 自动化学院
