公开(公告)号：CN116434216A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310320095.4

申请日：2023-03-29

申请人： 浙江大学 ,  国网浙江省电力有限公司营销服务中心

发明人： 赵洲 ,  张鹏程 ,  沈然 ,  孙钢 ,  沈皓 ,  谷泓杰 ,  汪一帆 ,  李伊玲 ,  叶景 ,  谢汉天 ,  苏华骏

IPC分类号： G06V20/62 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种用于去中心化场景的模型自适应文本识别方法和系统。本发明的方法包括步骤：利用多个文本识别源模型对一组目标域中的文本图像进行预测，得到经全部模型预测的字符序列标签；基于置信度和不确定性进行筛选，将符合条件的字符序列标签组成字符序列，和与其对应的文本图像作为伪标签对；基于多样性度量判断伪标签对是否可用于模型的自适应性训练，若否，则剔除，剩余的伪标签对组成训练集；采用训练集对模型进行自适应训练；训练之后的模型识别待测文本图像，并使用集成选择策略确定最终的文本识别结果。本发明在去中心化场景下设计新的伪标签筛选策略，仅利用多个模型和无标注的目标域文本图像，实现了模型自适应文本识别的效果。

公开(公告)号：CN115293400A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210718685.8

申请日：2022-06-23

申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 ,  浙江大学

发明人： 赵洲 ,  沈然 ,  童佳亮 ,  胡若云 ,  孙钢 ,  李伊玲 ,  姜伟昊 ,  黄俊杰 ,  苏华骏 ,  谢汉天 ,  叶景 ,  王宁 ,  佘清顺

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种电力系统负荷预测方法和系统。本发明预测方法包括：以用电企业为单位，对企业用电数据集以给定的采样时间窗口进行滑动采样；将滑动采样后的数据集划分为训练集和测试集，构成GA‑CNN‑LSTM模型的输入；构建GA‑CNN‑LSTM模型；构建基于GA遗传算法的调参策略；将训练集输入GA‑CNN‑LSTM模型，在GPU上进行模型调参，获得最优参数；将训练集输入GA‑CNN‑LSTM模型，使用最优参数，在GPU上进行模型训练；将训练集输入GA‑CNN‑LSTM模型，在测试集上进行预测，获得最终预测结果；使用均方误差MSE、平均绝对误差RMSE、决定系数R2_Score和均方根误差MAE指标评估模型的效果。本发明能得到更可靠的数据集划分方式及能稳定、精确地挖掘电力负荷序列长期依赖关系，有效解决电力负荷预测技术难题。