- 专利标题: 一种用于机器学习的电网概率可视化模型构建方法和系统
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申请号: CN202010555908.4申请日: 2020-06-17
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公开(公告)号: CN112116305A公开(公告)日: 2020-12-22
- 发明人: 郭中华 , 陈继林 , 王维熙 , 陈勇 , 刘首文
- 申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司
- 申请人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号
- 专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网湖北省电力有限公司
- 当前专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网湖北省电力有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号
- 代理机构: 北京安博达知识产权代理有限公司
- 代理商 徐国文
- 主分类号: G06Q10/10
- IPC分类号: G06Q10/10 ; G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06 ; G06N20/00
摘要:
本发明提供了一种用于机器学习的电网概率可视化模型构建方法和系统,包括:根据机器学习目的,确定电网信息概率图的规模、深度、粒度和层级;基于规模、深度、粒度和层级,从物理电网中,抽取电网能源流动信息构建节点信息;从物理网络关系中的路径信息,设计抽取电网能源流动环境和路径信息,构建边信息;基于节点信息和边信息构建电网概率可视化模型。本发明根据电网能源流动信息和路径信息建立电网信息概率图,能够加速智能的数据处理和机器学习,窥探数据与机器学习的支持效能,验证数据和机器学习的规律发现的目的影响。
公开/授权文献
- CN112116305B 一种用于机器学习的电网概率可视化模型构建方法和系统 公开/授权日:2024-11-01