摘要
本发明属于数据处理技术领域,具体涉及一种用于分布式的结算方法以及财务机器人,所述方法包括收集并存储各光伏发电用户的相关数据,相关数据包括时间序列发电数据和对应的气象数据,根据时间序列发电数据对相关数据进行第一次分类,在第一次分类的过程中确定最优分类数,对第一次分类后的每个类别的相关数据按照相关气象数据进行第二次分类,将第二次分类后生成的多个不同类别的相关数据作为训练数据集,使用训练数据集通过机器学习算法训练生成第一预测模型和第二预测模型,根据第一预测模型和第二预测模型的预测数据标记异常发电数据,计算不异常的总发电数据对用户进行费用结算。本发明能够识别出异常发电数据,减少费用结算错误。
技术关键词
气象
机器学习算法
序列
结算方法
发电量
代表
分布式光伏发电
数据分类
时间段
异常数据
数据收集模块
日期
财务
模型训练模块
机器人
偏差
数据处理技术
标记
周期
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