基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，应用于分布式光伏发电数据处理系统，所述方法包括：对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量；所述发电运行要素向量包括若干个通道的光伏发电状态向量；所述目标分布式光伏发电数据包括光伏发电状态日志和分布式发电设备标识；所述目标分布式光伏发电数据为多种光伏发电事件中的一种光伏发电事件对应的光伏发电数据；通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据；所述敏感资源数据用于从多个注意力标签影响数据优化存储指示的确定；所述敏感资源数据依据所述多种光伏发电事件一对一匹配的多个敏感资源标注信息中的一个敏感资源标注信息生成；通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示；其中，所述数据优化存储处理网络由长短期记忆网络结合敏感数据检测分支通过联合调试所确定。