一种基于生成式大模型的高能耗数据增广方法及系统

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一种基于生成式大模型的高能耗数据增广方法及系统
申请号:CN202411051395
申请日期:2024-08-01
公开号:CN118940039A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
一种基于生成式大模型的高能耗数据增广方法及系统,方法包括:获取高能耗单位的真实能耗数据,组成原始样本数据;对原始样本数据进行缺失值填充,构建样本集;引入自注意力机制,构建基于深度卷积生成对抗网络的能耗数据增广训练模型;引入条件约束机制,构建基于生成式大模型的高能耗数据增广模型;利用样本集对基于生成式大模型的高能耗数据增广模型进行训练、测试和验证;采集高能耗单位的真实能耗数据,利用训练后的生成式大模型的高能耗数据增广模型进行高能耗数据的增广。本发明为高能耗单位的能源管理和优化提供了可靠的数据支持,解决了高能耗单位现有能耗数据集数据量不足,可靠性不高等问题。
技术关键词
深度卷积生成对抗网络 数据增广方法 注意力机制 深度卷积网络 样本 能耗 模型训练模块 数据获取模块 数据处理模块 滑动窗口技术 二氧化碳排放量 滑动技术 能源管理 元素 处理器 矩阵