摘要
本发明公开了一种多源数据质量评价方法及系统,包括:从多个数据源获取输变电设备的运行状态及相关环境信息,并对获取的数据进行预处理;通过对预处理后的数据进行特征提取,得到关键数据特性的特征向量;基于特征提取得到的特征向量,通过深度学习算法对提取的特征进行训练,构建数据质量评价模型;使用已构建的数据质量评价模型对新输入的数据进行实时监测,识别数据中的偏差和异常,得到实时监测结果;将实时监测结果及时反馈至数据采集和传输系统,根据反馈信息,对数据采集和传输系统进行调整,得到数据质量综合评价结果。本发明根据不同数据源的特性和权重进行动态优化,提升数据质量的综合评估能力。
技术关键词
评价方法
深度学习算法
输变电设备
时效性
特征提取模块
偏差
噪声功率
异常数据
程序
数据格式
监测模块
控制权
可读存储介质
特征值
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