摘要
本发明公开了一种储能数据的分级处理系统,包括优化特征提取模块:采集初始储能数据,在初始储能数据的时间维度上通过指定时间间隔构建统一时间序列进行对齐采样,将对齐采样后的初始储能数据引入自编码器进行降噪处理,对降噪处理后的数据进行特征提取,获得优化储能特征数据;动态分级调整模块:对优化储能特征数据进行标准化处理,并计算标准化后特征的信息熵获取初始权重,引入Q强化学习算法对权重进行在线优化,基于优化后的初始权重设计三阶分级模型,根据三阶分级模型对不同优化储能特征数据组合及动态权重进行数据分级,基于三阶分级模型并将数据分为紧急级、重要级和普通级,为不同级别数据提供针对性处理和管理策略。
技术关键词
储能特征
Q强化学习算法
编码器
信息熵
指定时间间隔
特征提取模块
阶段
环境监测数据
解码器
指数
序列
动态
重构误差
特征值
管理策略
矩阵
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