Journal of Safety Science and Engineering

针对复合扰动背景下电压暂降成因识别过程中存在的特征表达不足、类别间差异不明显以及复杂工况下识别精度受限等问题,提出一种基于双流特征融合与注意力机制的电压暂降成因识别方法。该方法以原始电压信号和增强辅助信号构建双流输入结构,其中原始支路保留完整时序波形信息,辅助支路则通过CEEMDAN-FFT提取重构基波,并结合FFAM幅值调制策略对暂降区间进行特征增强,从而突出波形边沿变化和局部幅值突变特征。在特征提取阶段,采用InceptionTime作为主干网络提取多尺度时序特征,并引入SE通道注意力机制对融合特征进行自适应重标定,以强化与暂降成因相关的关键通道响应。基于不同输入形式、不同主干网络以及是否引入注意力机制构建多组对比模型,通过消融实验对各模块作用进行验证。实验结果表明,所提方法在复合扰动条件下具有较高的识别准确率和较好的鲁棒性,测试准确率达到98.80%,优于多组对比模型,能够为电压暂降成因自动识别提供有效支持。