一种电网资源信息识别方法

    公开(公告)号:CN109597852A

    公开(公告)日:2019-04-09

    申请号:CN201811206769.3

    申请日:2018-10-17

    IPC分类号: G06F16/28 G06F16/26 G06Q50/06

    摘要: 本发明属于电网领域,具体地来讲为一种电网资源信息识别方法,该方法包括:将电网信息录入到数据库中;利用自组织特征映射神经网络对目标信息进行分类;按照类别提取特征值,采用支撑矢量机方法进行分类识别;建立特征值数据库,每个特征值组或者单个特征值对应不同目标层;对新录入的数据采用主成分分析方法提取特征值,与特征值数据库中的特征值相对比,符合特征值的数据按照规则贴上标签。本发明可以在录入的过程中,将信息根据特征值进行分类处理,每个特征值对应自己的数据列表,有利于数据的查找。

    一种电网时序数据预训练及预测方法、装置、预训练模型

    公开(公告)号:CN117370788A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311227994.6

    申请日:2023-09-21

    摘要: 本发明涉及时序数据处理技术领域,具体涉及一种电网时序数据预训练及预测方法、装置、预训练模型。预训练方法包括:获取预设时间段的电网时序数据划分得到历史时序数据和未来时序数据;将历史时序数据和未来时序数据进行掩码;将掩码历史时序数据输入至编码器学习,得到重建历史时序数据和历史时序特征;将历史时序特征和掩码未来时序数据输入至解码器预测,得到预测未来时序数据;采用预设损失函数计算历史时序数据和重建历史时序数据以及未来时序数据和预测未来时序数据的损失,实现对编码器和解码器参数的优化。通过实施本发明,基于编码器和解码器的重建与预测联合优化,达到了预训练和微调的一致性。提升模型针对时序数据的预训练效果。