一种通用电力非结构化数据转结构化数据方法

    公开(公告)号:CN115757596A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211667014.X

    申请日:2022-12-22

    Abstract: 本发明涉及一种通用电力非结构化数据转结构化数据方法,包括:获取非结构化数据;提取非结构化数据的文件属性为元数据;将所述非结构化数据转换为文本数据;提取文本数据中的关键信息;组合所述元数据和关键信息,得到所述非结构化数据对应的结构化数据。本发明使用元数据描述文件的属性信息,即实现了非结构化数据存储与应用的解耦,又保留了非结构化数据基于文件名称、类型等属性检索的传统应用方式;同时利用json格式存储元数据、关键信息、结构化数据,定义、规范了非结构化数据采集、处理、信息提取及结构化数据融合、存储等环节数据格式,统一了非结构化数据的描述结构,提供了电力多类别非结构化数据转换的标准化通用流程。

    基于多模型的配电网用电高峰负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115660153A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211242751.5

    申请日:2022-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的配电网用电高峰负荷预测方法及系统,该方法包括获取预设的决策模块的个数;基于所有预设决策模块的预测误差分布情况,确定预测误差最大的决策模块作为第一决策模块,其余决策模块依次排序,相邻两个决策模块的前一决策模块的输出和后一决策模块的输入端连接,构建用于预测用电高峰负荷的第一预测模型;基于原始训练样本集对第一预测模型进行训练;基于待预测数据输入到训练完成的第一预测模型,得到用电高峰负荷预测结果,所述第一预测模型的预测结果基于所有决策模块输出的预测结果之和确定。本发明基于多个决策模块串行,缩短第一预测模型的模型参数拟合效率和提高第一预测模型的预测准确性。

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