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公开(公告)号:CN118536009A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410996320.0
申请日:2024-07-24
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,更具体地,本发明涉及基于生成式人工智能的电力数据模型构建方法及系统。其中方法包括:采集电力负荷数据;确定各时段每个数据点的异常概率,并且进行聚类,得到多个的聚类簇;根据聚类簇中的数据点的异常概率判断聚类簇是否为异常聚类簇;计算合适程度系数;通过合适程度系数的最小值确定目标输入长度;通过电力数据处理模型对所述电力负荷数据进行处理,以将异常数据替换。本发明通过数据的本身的波动程度和通过异常算法识别到的异常数据的长度得到最适合模型所处理的数据的输入数据长度,使模型对输入数据进行补全(即把异常数据替换为生成数据),得到的输出数据更准确。
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公开(公告)号:CN118536009B
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410996320.0
申请日:2024-07-24
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,更具体地,本发明涉及基于生成式人工智能的电力数据模型构建方法及系统。其中方法包括:采集电力负荷数据;确定各时段每个数据点的异常概率,并且进行聚类,得到多个的聚类簇;根据聚类簇中的数据点的异常概率判断聚类簇是否为异常聚类簇;计算合适程度系数;通过合适程度系数的最小值确定目标输入长度;通过电力数据处理模型对所述电力负荷数据进行处理,以将异常数据替换。本发明通过数据的本身的波动程度和通过异常算法识别到的异常数据的长度得到最适合模型所处理的数据的输入数据长度,使模型对输入数据进行补全(即把异常数据替换为生成数据),得到的输出数据更准确。
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