发明公开
- 专利标题： 一种基于卷积注意力网络的动态电力特征融合方法及系统
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申请号： CN202411327885.6申请日： 2024-09-24
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公开(公告)号： CN118861945A公开(公告)日： 2024-10-29
- 发明人: 刘兆伟 , 董济豪 , 刘延乐 , 宋永超 , 姜岸佐 , 李恒 , 单垚 , 刘志中 , 赵相福 , 于自强 , 阎维青
- 申请人： 烟台大学
- 申请人地址： 山东省烟台市莱山区清泉路30号
- 专利权人： 烟台大学
- 当前专利权人： 烟台大学
- 当前专利权人地址： 山东省烟台市莱山区清泉路30号
- 代理机构： 北京慧智兴达知识产权代理有限公司
- 代理商 孙越
- 主分类号： G06F18/2433
- IPC分类号： G06F18/2433 ; G06F18/25 ; G06F18/21 ; G06N3/042 ; G06Q50/06 ; H02J13/00
摘要：
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于卷积注意力网络的动态电力特征融合方法及系统。方法，包括获取电力数据；对获取的电力数据进行预处理；对预处理的电力数据进行初步分类后进行特征提取；构建基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型；利用基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型对提取的特征进行预测；利用Adam 优化器并基于学习率衰减策略对模型进行测试与验证。本发明在电力系统节点分类任务中显著提高了分类准确率。
