一种基于多维数据融合的台区用电行为识别方法

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一种基于多维数据融合的台区用电行为识别方法
申请号:CN202510140246
申请日期:2025-02-08
公开号:CN119939518A
公开日期:2025-05-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多维数据融合的台区用电行为识别方法,涉及电力系统智能化技术领域,包括:采集台区的电气参数数据和环境参数数据,对电气参数数据和环境参数数据进行预处理得到标准化数据集;分别对电气特征数据和环境特征数据进行特征提取,得到电气特征向量和环境特征向量,将电气特征向量和环境特征向量构成多维特征空间;在多维特征空间中构建特征融合模型,将特征融合模型输入深度学习模型中进行训练,输出台区用电行为识别结果。本发明通过构建多维特征空间解决了异构数据融合的技术问题,提高了用电行为识别的准确性。
技术关键词
识别方法 电气特征 深度学习模型 数据 时序特征 电力系统智能化技术 空间特征提取 特征提取模块 时间校准 气象环境参数 地理位置参数 混合损失函数 综合评价指标 正则化策略 多头注意力机制 特征融合网络 序列 更新模型参数
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