【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络管理，尤其涉及一种深度学习模型的管理控制方法及装置。
技术介绍
1、在现代电网系统的发展背景下，智能化水平的不断提升和可再生能源的广泛融入使得电网流量管理的复杂性日益增加。传统的电网流量管理方法主要依赖于预设的规则和人工干预，这在处理大规模、多维度的数据时面临诸多挑战。为了应对这些挑战，深度学习技术的引入成为了提升电网流量管理智能化水平的关键转折点。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，通过模拟人脑处理信息的机制，能够从海量的数据中学习并识别出复杂的模式和特征，这一能力对于电网流量分析尤为重要，因为它可以帮助预测和优化电网的运行状态，提高电网的稳定性和效率。然而，深度学习模型的训练和部署是一个涉及大量数据处理、网络结构选择和超参数调整的复杂过程。随着电网环境的持续变化，模型需要定期进行更新以保持其准确性和有效性。
2、电网的天然需求，如实时性、大数据量处理、高复杂性、安全性和可扩展性，要求深度学习模型能够适应快速变化的环境并频繁更新。但由于深度学习模型的更新通常需要大量的人工知识输入，频繁的更新在实际操作...
【技术保护点】
1.一种深度学习模型的管理控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务信息包括任务说明、任务类型、关联的目标层次以及流量层次；所述配置文件包括模型设定、版本选择、模型结构以及模型超参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述版本迭代图包括模型文件各个版本的快照，所述快照包括模型文件迭代过程中的检查点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签列表包括多个标签，所述标签包括分隔符标志位、标签类型标志位、标签长度标志位以及类型
【技术特征摘要】
1.一种深度学习模型的管理控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务信息包括任务说明、任务类型、关联的目标层次以及流量层次；所述配置文件包括模型设定、版本选择、模型结构以及模型超参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述版本迭代图包括模型文件各个版本的快照，所述快照包括模型文件迭代过程中的检查点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签列表包括多个标签，所述标签包括分隔符标志位、标签类型标志位、标签长度标志位以及类型标识值标志位；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冬华，柏晶晶，陆杨，胥峥，陆烨，沈雨生，张引，魏林风，苏竟成，石龙，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。