【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力大模型训练优化，具体涉及基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法。
技术介绍
1、基于随机梯度下降变体的电力大模型是指在电力系统中应用大规模机器学习模型，通过优化算法的变体(如随机梯度下降及其衍生算法)进行训练，以有效地处理电力系统中涉及的复杂预测、优化和控制问题。随机梯度下降(sgd)是一种常用于深度学习模型训练的优化算法，而其变体(如动量法、adagrad、adam等)在应对不同数据特性或收敛速度方面表现更佳。这类模型被称为“电力大模型”，因为它们往往需要处理大量的电力系统数据，包括发电、输电、配电、负荷预测等多个环节，具备广泛的应用场景和数据需求。
2、在这种应用场景中，随机梯度下降变体能够快速调整模型参数，使模型更好地拟合电力系统的历史数据和实时数据。例如，在负荷预测或电网调度问题中，大模型可以通过学习电力需求的时间序列模式和外部影响因子，进行实时优化和调整。而采用优化算法的变体则可以提高模型训练的效率，减少过拟合或欠拟合现象，从而使模型在电力系统的运行过程中表现出更高的精度和稳定性。
<...【技术保护点】
1.基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，用于解决电力系统数据中高频动态波动与长期稳定性之间的冲突，增强模型的收敛性与稳定性，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，所述数据预处理进一步包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，自适应学习率调整机制具体为使用Adam优化算法，其子步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，损失函数进一步细分为两部分：
5.根...
【技术特征摘要】
1.基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，用于解决电力系统数据中高频动态波动与长期稳定性之间的冲突，增强模型的收敛性与稳定性，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，所述数据预处理进一步包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于随机梯度下降变体的电力大模型训练优化方法，其特征在于，自适应学习率调整机制具体为使用adam优化算法，其子步骤包括：
4.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄文琦，余盛灿，侯佳萱，赵子斌，徐鹏越，余加喜，
申请(专利权)人：南方电网新型电力系统北京研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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