申请/专利权人：国网冀北电力有限公司计量中心

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808098A

主分类号：G06N5/04

分类号：G06N5/04;G06N3/0442;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/094;G06N3/086;G06N3/0985;G06N3/0464;G06F18/2411;G06F18/25;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种生成式对抗停电时长预测方法、装置及存储介质，旨在解决对停电时间精确预测的技术问题。所述方法包括：采集历史停电数据，利用时空深度提取器提取其特征，并将其进行增强；根据预构建的门控循环生成器获得停电时长预测结果，并与门控循环生成器之间形成对抗式网络，通过对抗式网络的学习过程调整停电时长预测结果以及门控循环生成器和支持向量判别器的参数；采用引力粒子群优化算法搜索出门控循环生成器和支持向量判别器的最优参数，并利用具有最优参数的门控循环生成器和支持向量判别器，输入待预测停电时长的停电事件数据，得到停电时长预测结果。本发明能够对停电时长进行精确的预估，使得预测值与真实停电时间相接近。

主权项：1.一种生成式对抗停电时长预测方法，其特征在于，包括：采集历史停电数据，利用时空深度提取器提取所述历史停电数据的特征，并将所述历史停电数据的特征进行增强，其中，所述历史停电数据包括历史停电事件数据和相应的历史停电时长数据；根据预构建的门控循环生成器，基于所述历史停电事件数据进行预测，获得停电时长预测结果；构建支持向量判别器，并与所述门控循环生成器之间形成对抗式网络，基于所述停电时长预测结果和所述历史停电时长数据，通过所述对抗式网络的学习过程调整停电时长预测结果以及门控循环生成器和支持向量判别器的参数；采用引力粒子群优化算法搜索出门控循环生成器和支持向量判别器的最优参数，使得门控循环生成器输出与真实值接近的预测结果；利用具有最优参数的支持向量判别器和门控循环生成器，输入待预测停电时长的停电事件数据，得到停电时长预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网冀北电力有限公司计量中心 一种生成式对抗停电时长预测方法、装置及存储介质

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