一种资源分配方法、装置、可读介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种资源分配方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：确定目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量；基于所述提供时间和所述提供数据量，确定所述目标用户的用户标识；基于所述提供数据量和所述目标用户提供的负荷数据，确定负荷预测模型；基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。通过目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量，确定用户标识，根据用户标识和负荷预测模型为不同的目标用户确定不同的资源分配方案，实现资源的合理分配。配。配。

【技术实现步骤摘要】
一种资源分配方法、装置、可读介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及能源领域，尤其涉及一种资源分配方法、装置、可读介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，用户数据成为了越来越重要的资源，基于用户数据可以训练出各种预测模型，准确的预测结果是能源系统高效运行的基础。然而并不是每一个能源用户均可以收集海量的用户数据，训练出准确的预测模型，这使得联邦学习成为了一种趋势，为了鼓励各个能源用户参与联邦学习，确定一种合理的资源分配方法是至关重要的。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种资源分配方法、装置、可读介质及电子设备，通过目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量，确定用户标识，根据用户标识和负荷预测模型为不同的目标用户确定不同的资源分配方案，实现资源的合理分配。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种资源分配方法，包括：
[0005]确定目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量；
[0006]基于所述提供时间和所述提供数据量，确定所述目标用户的用户标识；
[0007]基于所述提供数据量和所述目标用户提供的负荷数据，确定负荷预测模型；
[0008]基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。
[0009]优选地，
[0010]所述基于所述提供数据量和所述目标用户提供的负荷数据，确定负荷预测模型，包括：
[0011]判断所述提供数据量是否符合预设条件；
[0012]若所述提供数据量符合预设条件，基于所述目标用户提供的负荷数据，确定所述目标用户对应的个性负荷预测模型；
[0013]则所述基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案，包括：
[0014]基于所述目标用户的用户标识和所述个性负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。
[0015]优选地，
[0016]所述方法还包括：
[0017]若所述提供数据量不符合所述预设条件，基于目标用户提供的负荷数据的数据特征为所述目标用户确定匹配负荷预测模型；
[0018]则所述基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案，包括：
[0019]基于所述目标用户的用户标识和所述匹配负荷预测模型，确定所述目标用户的资
源分配方案。
[0020]优选地，
[0021]所述若所述提供数据量不符合所述预设条件，基于目标用户提供的负荷数据的数据特征为所述目标用户确定匹配负荷预测模型，包括：
[0022]若所述提供数据量不符合所述预设条件，确定所述目标用户提供的负荷数据的数据特征；
[0023]确定存储负荷预测模型对应的负荷数据的数据特征与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征的相似度；
[0024]选取与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征相似度最大的所述存储负荷预测模型为选取负荷预测模型；
[0025]基于所述目标用户提供的负荷数据和所述选取负荷预测模型，确定所述目标用户对应的匹配负荷预测模型。
[0026]优选地，
[0027]所述选取与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征相似度最大的所述存储负荷预测模型为选取负荷预测模型，包括：
[0028]判断存储负荷预测模型对应的负荷数据的数据特征与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征相似度的最大值是否大于预设阈值；
[0029]若是，则选取与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征相似度最大的所述存储负荷预测模型为选取负荷预测模型。
[0030]优选地，
[0031]所述方法还包括：
[0032]若否，基于所述目标用户提供的负荷数据的数据特征，为所述目标用户确定匹配用户；
[0033]确定所述目标用户提供的负荷数据与所述匹配用户提供的负荷数据的相似度；
[0034]基于所述目标用户提供的负荷数据与所述匹配用户提供的负荷数据的相似度，在所述匹配用户提供的负荷数据中确定选取负荷数据；
[0035]基于所述目标用户提供的负荷数据和所述选取负荷数据，确定所述目标用户的匹配负荷预测模型。
[0036]优选地，
[0037]所述方法还包括：
[0038]确定所述目标用户更新负荷数据的更新次数和更新数据量；
[0039]基于所述更新次数和所述更新数据量，更新所述目标用户的用户标识；
[0040]基于所述更新负荷数据，更新所述目标用户的负荷预测模型。
[0041]第二方面，本专利技术提供了一种资源分配装置，包括：
[0042]数据确定模块，用于确定目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量；
[0043]标识确定模块，用于基于所述提供时间和所述提供数据量，确定所述目标用户的用户标识；
[0044]模型确定模块，用于基于所述提供数据量和所述目标用户提供的负荷数据，确定负荷预测模型；
[0045]方案确定模块，用于基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。
[0046]第三方面，本专利技术提供了一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如第一方面中任一所述的方法。
[0047]第四方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。
[0048]本专利技术提供了一种资源分配方法、装置、可读介质及电子设备，该方法通过根据目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量，确定目标用户的用户标识，即目标用户在不同的时间段提供的负荷数据，以及提供的负荷数据的数据量均会体现在用户标识中，根据负荷数据及其数据量，确定负荷预测模型，进一步根据用户标识和负荷预测模型，确定目标用户的资源分配方案，确定的资源分配方案充分考虑目标用户的负荷数据、负荷数据的提供时间和提供数据量，具有合理性，可以鼓励更多的目标用户参与到联邦学习中。
附图说明
[0049]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0050]图1为本专利技术实施例中提供的第一种资源分配方法的流程示意图；
[0051]图2为本专利技术实施例中提供的第二种资源分配方法的流程示意图；
[0052]图3为本专利技术实施例中提供的第三种资源分配方法的流程示意图；
[0053]图4为本专利技术实施例中提供的一种资源分配方法中步骤133的流程示意图；
[0054]图5为本专利技术实施例中提供的一种资源分配方法中步骤1333的流程示意图；
[0055]图6为本专利技术实施例中提供的第四种资源分配方法的流程示意图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源分配方法，其特征在于，包括：确定目标用户提供负荷数据的提供时间和提供数据量；基于所述提供时间和所述提供数据量，确定所述目标用户的用户标识；基于所述提供数据量和所述目标用户提供的负荷数据，确定负荷预测模型；基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。2.根据权利要求1所述的资源分配方法，其特征在于，所述基于所述提供数据量和所述目标用户提供的负荷数据，确定负荷预测模型，包括：判断所述提供数据量是否符合预设条件；若所述提供数据量符合预设条件，基于所述目标用户提供的负荷数据，确定所述目标用户对应的个性负荷预测模型；则所述基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案，包括：基于所述目标用户的用户标识和所述个性负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。3.根据权利要求2所述的资源分配方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述提供数据量不符合所述预设条件，基于目标用户提供的负荷数据的数据特征为所述目标用户确定匹配负荷预测模型；则所述基于所述用户标识和所述负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案，包括：基于所述目标用户的用户标识和所述匹配负荷预测模型，确定所述目标用户的资源分配方案。4.根据权利要求3所述的资源分配方法，其特征在于，所述若所述提供数据量不符合所述预设条件，基于目标用户提供的负荷数据的数据特征为所述目标用户确定匹配负荷预测模型，包括：若所述提供数据量不符合所述预设条件，确定所述目标用户提供的负荷数据的数据特征；确定存储负荷预测模型对应的负荷数据的数据特征与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征的相似度；选取与所述目标用户提供的负荷数据的数据特征相似度最大的所述存储负荷预测模型为选取负荷预测模型；基于所述目标用户提供的负荷数据和所述选取负荷预测模型，确定所述目标用户对应的匹配负荷预测模型。5.根据权利要求4所述的资源分配方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉，
申请(专利权)人：新智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：