能源相关数据的选择方法、装置、计算机设备和介质制造方法及图纸

本公开的实施例提供了能源相关数据的选择方法、装置、计算机设备和介质。该方法包括：获取能源系统的训练发起方的训练数据；响应于确定上述训练数据不符合预设数据量，接收至少一个参与方传输的能源相关数据，得到能源相关数据集合；基于上述训练数据，确定上述能源相关数据集合中每个能源相关数据与上述训练数据的数据相似性，得到相似性集合；基于上述相似性集合，从上述能源相关数据集合中选择符合预设标准的能源相关数据作为目标能源相关数据，得到目标能源相关数据集合。本公开可以在训练发起方的训练数据不足的情况下，对参与方传输的数据进行相似性的确定，由此选择出符合需求的目标能源相关数据。需求的目标能源相关数据。需求的目标能源相关数据。

【技术实现步骤摘要】
能源相关数据的选择方法、装置、计算机设备和介质


[0001]本公开涉及能源数据处理
，尤其涉及一种能源相关数据的选择方法、装置、计算机设备和介质。

技术介绍

[0002]能源系统中能源设备的运行状态的监测和运行数据的预测通常离不开神经网络模型的帮助。传统方法下神经网络模型是根据本地数据训练得到的，在本地数据过少的情况下神经网络模型的应用效果往往不佳。因此，经常联合其他方数据对神经网络模型进行训练，但数据的种类、相似性往往有很大差别。所以如何筛选参与方的数据进行联合学习成为收腰解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例提供了一种能源相关数据的选择方法、装置、计算机设备和介质，以解决现有技术中无法准确筛选相似性高的数据用于对模型训练的技术问题。
[0004]本公开实施例的第一方面，提供了一种能源相关数据的选择方法，包括：获取联合学习架构中训练发起方的训练数据；响应于确定上述训练数据不符合预设数据量，接收至少一个参与方传输的能源相关数据，得到能源相关数据集合；基于上述训练数据，确定上述能源相关数据集合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种能源相关数据的选择方法，其特征在于，包括：获取联合学习架构中训练发起方的训练数据；响应于确定所述训练数据不符合预设数据量，接收至少一个参与方传输的能源相关数据，得到能源相关数据集合；基于所述训练数据，确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据的数据相似性，得到相似性集合；基于所述相似性集合，从所述能源相关数据集合中选择符合预设标准的能源相关数据作为目标能源相关数据，得到目标能源相关数据集合。2.根据权利要求1所述的能源相关数据的选择方法，其特征在于，所述基于所述训练数据，确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据的数据相似性，得到相似性集合，包括：确定所述能源相关数据集合中是否存在与所述训练数据有预设数目个相同子数据的能源相关数据；响应于确定不存在，计算所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据之间的皮尔逊相关系数，得到皮尔逊相关系数集合；将所述皮尔逊相关系数确定为数据相似性，得到相似性集合。3.根据权利要求2所述的能源相关数据的选择方法，其特征在于，所述基于所述训练数据，确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据的数据相似性，得到相似性集合，包括：确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据之间的欧氏距离，得到欧氏距离集合；将所述欧式距离确定为数据相似性，得到相似性集合。4.根据权利要求3所述的能源相关数据的选择方法，其特征在于，所述基于所述训练数据，确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据的数据相似性，得到相似性集合，包括：利用预设算法，确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据之间的哈希值，得到哈希值集合；将所述哈希值确定为数据相似性，得到相似性集合。5.根据权利要求4所述的能源相关数据的选择方法，其特征在于，所述基于所述训练数据，确定所述能源相关数据集合中每个能源相关数据与所述训练数据的数据相似性，得到相似性集合，包括：基于预设权...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘国柄，刘嘉，吕宏强，
申请(专利权)人：新智我来网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：