[发明专利]面向电网的调控数据高速缓存方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.面向电网的调控数据高速缓存方法，其特征在于，包括：

获取待存储的调控数据；

利用已训练的特征提取网络提取所述调控数据的语义特征，根据所述语义特征计算对应的哈希值，并将所述哈希值存储至第一缓存空间；

利用已训练的频率预测网络计算所述调控数据的读取频率，并依据所述读取频率将所述调控数据存储至第二缓存空间或数据库。

2.根据权利要求1所述的调控数据高速缓存方法，其特征在于，

所述第一缓存空间用于存储各调控数据对应的哈希值，并将各所述哈希值作为索引目录；

所述第二缓存空间用于存储读取频率为预设排名内的调控数据。

3.根据权利要求2所述的调控数据高速缓存方法，其特征在于，所述调控数据高速缓存方法还包括查询已存储的调控数据，查询方法包括：

获取待查询的调控数据；

利用所述频率预测网络计算所述调控数据的读取频率，若所述读取频率在所述预设排名内，则可在所述第二缓存中查询到相应的调控数据；

若所述读取频率不在所述预设排名内，则利用所述特征提取网络提取所述调控数据的语义特征，根据所述语义特征计算对应的哈希值；

根据所述哈希值在所述第一缓存空间中的索引目录中找到对应的哈希值后，再根据该哈希值从所述数据库或实时采集到对应的调控数据，并将其读入第三缓存空间。

4.根据权利要求3所述的调控数据高速缓存方法，其特征在于，当所述第三缓存空间已存储有与新读入数据相同的调控数据时，新读入的调控数据将替代已有的调控数据。

5.根据权利要求1所述的调控数据高速缓存方法，其特征在于，所述调控数据的类型包括文本、图像以及时序数据；

所述特征提取网络将类型不同的调控数据投影至同一语义空间，使得提取的语义特征具有统一性。

6.根据权利要求5所述的调控数据高速缓存方法，其特征在于，

当待存储的调控数据为多个且为不同类型的数据时，在利用所述特征提取网络提取各所述调控数据对应的语义特征后，还将各所述语义特征进行融合后计算对应的哈希值。

7.根据权利要求5所述的调控数据高速缓存方法，其特征在于，所述频率预测网络包括多个子网络模型以及融合网络模型，所述子网络模型包括：

时序长短期记忆网络模型，用于识别时序类型的调控数据；

图像处理识别网络模型，用于识别图像类型的调控数据；以及

长短期网络模型，用于识别文本类型的调控数据。

8.一种面向电网的调控数据高速缓存装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待存储的调控数据；

语义特征提取模块，用于利用已训练的特征提取网络提取所述调控数据的语义特征，根据所述语义特征计算对应的哈希值，并将所述哈希值存储至第一缓存空间；

数据存储模块，用于利用已训练的频率预测网络计算所述调控数据的读取频率，并依据所述读取频率将所述调控数据存储至第二缓存空间或数据库。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述面向电网的调控数据高速缓存方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的面向电网的调控数据高速缓存方法的步骤。