一种用于电网结构化数据的自动机器学习方法
基本信息
| 申请号 | CN202210024114.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114490645A | 公开（公告）日 | 2022-05-13 |
| 申请公布号 | CN114490645A | 申请公布日 | 2022-05-13 |
| 分类号 | G06F16/22（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N5/04（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 莫建国;翁东雷;王露民;夏巧群;孙珑;谢凌东;王晓;张贵中;涂智恒;郑南;邱云;唐金祥;李开文;邬霄雷;蔡一骏;林才春;沈一鹏;曹建敏 | 申请（专利权）人 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 |
| 代理机构 | 合肥创智铭企知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 315000浙江省宁波市海曙区丽园北路1408号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及电网数据技术领域，且公开了一种用于电网结构化数据的自动机器学习方法，包括以下步骤：实时采集获取电网相关数据；把采集获取的电网相关数据进行预处理；建立电网数据特征结构化学习框架，初始定义电网数据特征结构化学习框架参数，对电网数据进行结构化。该用于电网结构化数据的自动机器学习方法，对电网数据进行结构化处理得到结构化数据，并将得到的结构化数据进行深入分析学习，用户可以直观的了解到每个特征之间的关系，而每个特征都是有真实的物理意义的，使算法的具有较高的可解释性，使用强化学习的方法构造特征结构，通过智能体与环境的交互动态的调整特征的结构来学习某特征群体的最优结构。 |
