[发明专利]调控云样本数据共享方法、系统、计算机设备及存储介质

说明书

本发明属于电力自动化领域，公开了一种调控云样本数据共享方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取各调控业务的调控数据；依次将各调控业务的调控数据进行关联分析和特征提取，得到各调控业务的处理数据，并根据各调控业务预设的标签及标签判断规则进行标签标注，得到各调控业务的样本数据；基于各调控业务的样本数据的标签，结合预设的各调控业务需求和数据分布特征需求，依次抽取各调控业务的人工智能模型训练所需样本数据，得到各调控业务的样本数据集；根据各调控业务的样本数据集，生成样本数据资源目录，并通过样本数据资源目录，进行调控云样本数据共享。实现基于调控业务的样本数据共享，保证新建调控业务的样本数据获取需求。

技术领域

本发明属于电力自动化领域，涉及一种调控云样本数据共享方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术

调控云基于虚拟化、分布式及服务化等云计算技术理念，是面向电网调度业务的云服务平台，按主导节点、协同节点及源数据端三层架构设计，其架构设计体现了硬件资源虚拟化、数据标准化和应用服务化的特点，是国网公司建设的“三朵云”中的重要组成部分，是“云大物移智链”等信息通信技术在调控领域的创新应用，是支撑电网运行和调控管理的重要技术手段，贯彻的是横向打通各专业、纵向打通多级业务的思想，实现模型、数据的统一汇集和管理。

人工智能从发展之初就受到调控领域工程界和学术界的广泛关注。20世纪80年代至21世纪初，神经网络、专家系统等算法已开始在故障诊断、事故处理及在线监测等领域得到应用，受限于当时计算力和数据量制约，研发和应用效果不显著。随着物联网、云计算、大数据技术的发展，近些年，调控领域人工智能应用再次成为热点。现阶段人工智能应用的主要方向为降低安全隐患、降低劳动成本、实现生产效率提升，并逐步向实现专业领域复杂问题的智能化分析、智能决策方向发展。总体来说，人工智能技术在电网调控领域应用已有初步成果，但应用成果深度和广度都不足，对调控业务支撑的范围、程度还不够，亟需结合业务需求、技术成熟度，开展系统性研究和应用。

目前，人工智能技术在调控领域应用的主要问题是资源共享性较差，新项目开展时，难以充分整合利用领域内已有的实践经验，存在从零开始进行数据搜集、模型训练等问题，部分调度机构在该过程中还面临着数据搜集困难、样本不均衡、不全面、或者历史数据较少等造成模型训练效果差的实际困难，同时，各调度机构基于自己的数据集和应用场景进行技术验证，缺少横向对比。这些问题，与目前调控云统一建设、分级自治、全局共享的架构存在矛盾，也没有充分利用调控云提供的海量数据和全网共享服务资源，实现数据、模型资源全局统筹复用，促进整个行业的快速发展。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种调控云样本数据共享方法、系统、计算机设备及存储介质。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

本发明第一方面，一种调控云样本数据共享方法，包括：

获取各调控业务的调控数据；

依次将各调控业务的调控数据进行关联分析和特征提取，得到各调控业务的处理数据；

依次将各调控业务的处理数据，根据各调控业务预设的标签及标签判断规则进行标签标注，得到各调控业务的样本数据；

基于各调控业务的样本数据的标签，结合预设的各调控业务需求和数据分布特征需求，依次抽取各调控业务的人工智能模型训练所需样本数据，得到各调控业务的样本数据集；

根据各调控业务的样本数据集，生成样本数据资源目录，并通过样本数据资源目录，进行调控云样本数据共享。

可选的，所述依次将各调控业务的调控数据进行关联分析和特征提取包括：

通过主成分分析法、关联规则分析法、属性简约法或互信息法，依次将各调控业务的调控数据进行关联分析和特征提取。