【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统知识增强领域，尤其涉及基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法及系统。
技术介绍
1、随着新型电力系统建设，电力领域所涉及的数据规模日益庞大且复杂多样。一方面，电力大模型的出现为电力系统的诸多应用场景带来了新的机遇，例如在电力系统规划、运行状态分析、故障诊断等方面有望实现更高效、精准的决策支持。然而，另一方面，在电力系统在极端场景的调度运行样本却面临着严峻的挑战。由于电力调度运行小样本场景下，数据存在稀缺性、难以复现和仿真的属性，人工智能模型难以充分学习到足够的特征信息，这严重制约了其在这些场景下人工智能模型生成结果的准确性。
2、同时，电力系统自身的复杂性也使得样本构造与模型训练更为困难。电力行业涉及众多专业术语、复杂的语义关联以及严格的物理机理约束。例如在潮流计算、电力设备运行特性分析等方面，都需要遵循特定的物理规律。传统的样本生成与模型训练方法难以兼顾这些复杂的因素，无法有效地利用有限的小样本数据构建出高准确性的模型。此外，在对生成样本的评估方面，缺乏完善的体系与方法，难以准确判断生成样本的质量与...
【技术保护点】
1.基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述收集电力调度运行领域批量样本，构建电力领域语料知识库，对电力领域语料知识库施加噪声，包括：
3.根据权利要求2所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述得到电力样本生成器，包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述基于语义关联构建包含电力样本相似度评分指标及物理机理校验的样本判别器，输出样本可信度，包括：
...
【技术特征摘要】
1.基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述收集电力调度运行领域批量样本，构建电力领域语料知识库，对电力领域语料知识库施加噪声，包括：
3.根据权利要求2所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述得到电力样本生成器，包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述基于语义关联构建包含电力样本相似度评分指标及物理机理校验的样本判别器，输出样本可信度，包括：
5.根据权利要求4所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，通过计算准确率、召回率、f1-score指标来评估判别器的性能；准确率公式如下：
6.根据权利要求1所述的基于知识增强的电力调度运行小样本生成方法，其特征在于，所述根据判别器输出的样本可信度和经验数据，迭代优化生成器和判别器，重复生成对抗迭代训练，直到符合预设生成标准，包括：
7.基于知识增强的电力调度运行样本生成系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于知识增强的电力调度运行样本生成系统，其特征在于，生成器构建模块中，所述收集电力调度运行领域批量样本，构建电力领域语料知识库，对电力...
【专利技术属性】
技术研发人员：于浩，乔骥，苏运，王梓博，米翰宁，李安琦，韩政，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
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。