【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据稽查，尤其涉及一种电力数据精准度稽查方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能和机器学习技术的不断发展，电力数据的精准度稽查进入了一个新的阶段。基于大数据和智能算法的电力数据精准度稽查方法应运而生。这种方法利用机器学习算法对历史数据进行分析和学习，建立起电力系统的模型。通过比对实时数据与模型预测的结果，可以及时发现数据异常和错误。近年来，随着深度学习和神经网络技术的发展，电力数据精准度稽查方法进一步提升。深度学习模型可以更加准确地识别数据中的模式和规律，对电力系统的数据进行更细致的分析。同时，传感器技术的进步也为电力数据的采集提供了更多选择，实现了对电力系统各个环节的全面监测。然而目前传统的方法往往只能处理单一类型的数据，同时对电力数据的处理可能局限于简单的统计方法，导致电力数据精准度稽查的精准性和全面性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种电力数据精准度稽查方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种电力数据精准度稽查方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取电力数据；对电力数据进行电力特征提取，生成电力特征数据；对电力特征数据进行非对称加密，得到电力特征编码加密数据；对电力特征编码加密数据进行电力安全性调整，生成电力安全特征编码数据；
4、步骤s2：对电力安全特征编码数据进行数据扰动，生成电力安全特征扰动数据段；对电力安全特征扰动数据段进行混淆置换，生成电力安全特征混淆置换数据；对电力安全
5、步骤s3：对电力增强标签数据进行数据分源，得到多模态电力综合数据集；对多模态电力综合数据集进行数据复杂性分类，生成多模态电力数据复杂性数据；根据多模态电力数据复杂性数据对多模态电力综合数据集进行非线性激活，生成电力非线性激活特征数据；对电力非线性激活特征数据进行图神经网络嵌入融合，生成电力嵌入高级融合特征数据；
6、步骤s4：对电力嵌入高级融合特征数据进行结构化建模构建，生成结构化电力数据；将结构化电力数据和电力数据进行模型训练，生成电力精准度稽查模型；将电力稽查数据集导入至电力精准度稽查模型中进行电力精准度稽查，生成电力精准度稽查数据；对电力精准度稽查数据进行数据可视化，从而生成电力精准度稽查报告。
7、本专利技术通过获取电力数据，包括电力供应商提供的实时数据、历史数据等。通过提取关键特征，可以更好地理解和分析电力系统的运行状态，为后续的处理和分析提供基础数据。使用非对称加密算法对电力特征数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性，可以保护电力数据的隐私和机密性，防止未经授权的访问和窃取。对加密后的电力特征编码数据进行安全性调整，包括访问控制、数据权限设置、安全策略等措施，可以增强电力数据的安全性，防止数据泄露、篡改或恶意攻击，确保数据在合法用户之间的安全传输和共享。结合非对称加密和安全性调整，生成电力安全特征编码数据，即经过加密和安全性处理后的电力特征数据，可以确保电力数据的机密性、完整性和可用性，为后续的数据分析、建模和决策提供可靠的基础。对已经加密和安全性调整的电力特征编码数据进行扰动操作，以增加数据的混淆度和难以理解性，可以提高数据的隐私保护级别，降低数据被恶意攻击者识别和分析的可能性。对扰动后的数据段进行混淆置换，打乱数据的原始顺序，增加数据的不可预测性和难以推断性。从混淆置换后的数据中随机采样，获取一定数量的样本数据，用于后续的分析和处理，可以增加数据的多样性，提高数据的覆盖范围，更全面地反映电力系统的运行状态和特征。将电力增强标签数据按照不同的来源或属性进行分组，得到多个数据源，即多模态电力数据，使得电力数据的不同来源和属性得到充分利用，提高了数据的多样性和代表性。对多模态电力数据进行复杂性分类，即将数据按照其复杂性程度进行划分或标注，可以帮助识别和理解电力数据中的复杂模式和关联，为后续的分析和处理提供重要参考。利用多模态电力数据的复杂性信息，对综合数据集进行非线性激活处理，即通过激活函数将数据映射到非线性空间，可以增强数据的表达能力和特征的多样性，使得数据更适合于复杂模式的建模和分析。将电力嵌入高级融合特征数据进行结构化处理，即将其转换为符合特定模型的数据结构，使得数据更易于理解和处理，为后续的模型训练提供了基础。通过模型训练，能够发现数据中的潜在模式和异常，提高了电力数据的精度和稳定性。将待稽查的电力数据集输入训练好的稽查模型中，进行数据的稽查和评估，以检测数据的准确性和完整性，能够及时发现数据中的错误、异常或缺失，提高了数据的可信度和使用价值。因此，本专利技术通过加密、混淆、综合分析和高级特征提取，提高了电力数据精准度稽查中的精准性和可靠性。
8、在本说明书中，提供了一种电力数据精准度稽查系统，用于执行上述的电力数据精准度稽查方法，该电力数据精准度稽查系统包括：
9、电力加密模块，用于获取电力数据；对电力数据进行电力特征提取，生成电力特征数据；对电力特征数据进行非对称加密，得到电力特征编码加密数据；对电力特征编码加密数据进行电力安全性调整，生成电力安全特征编码数据；
10、电力局部增强模块，用于对电力安全特征编码数据进行数据扰动，生成电力安全特征扰动数据段；对电力安全特征扰动数据段进行混淆置换，生成电力安全特征混淆置换数据；对电力安全特征混淆置换数据进行随机采样，生成电力特征随机采样数据；基于电力安全特征混淆置换数据对电力特征随机采样数据进行局部变量增强，生成电力增强标签数据；
11、多模态电力融合模块，用于对电力增强标签数据进行数据分源，得到多模态电力综合数据集；对多模态电力综合数据集进行数据复杂性分类，生成多模态电力数据复杂性数据；根据多模态电力数据复杂性数据对多模态电力综合数据集进行非线性激活，生成电力非线性激活特征数据；对电力非线性激活特征数据进行图神经网络嵌入融合，生成电力嵌入高级融合特征数据；
12、稽查精准性预测模块，用于对电力嵌入高级融合特征数据进行结构化建模构建，生成结构化电力数据；将结构化电力数据和电力数据进行模型训练，生成电力精准度稽查模型；将电力稽查数据集导入至电力精准度稽查模型中进行电力精准度稽查，生成电力精准度稽查数据；对电力精准度稽查数据进行数据可视化，从而生成电力精准度稽查报告。
13、本专利技术的有益效果在于通过获取电力数据并提取电力特征，然后对特征数据进行非对称加密和安全性调整，生成安全特征编码数据，可以保护电力数据的安全性，确保数据在传输和存储过程中不被泄露或篡改。对安全特征编码数据进行扰动和混淆置换，生成混淆置换数据，然后进行随机采样和局部变量增强，生成增强标签数据，增加了数据的多样性和复杂性，提高了数据的隐私保护和模型训练的鲁棒性。对增强标签数据进行分源，得到多模态电力综合数据集，然后进行复杂性分类和非线性激活，生成非线性激本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力数据精准度稽查方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S31包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S312包括以下步骤：
7.根据权利要求4所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S32中的电力数据复杂性评估公式如下所示：
8.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤S41包括以下步骤：
10.一种电力数据精准度稽查系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，该电力数据精准度稽查系统包
...【技术特征摘要】
1.一种电力数据精准度稽查方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的电力数据精准度稽查方法，其特征在于，步骤s31包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的电力数据精准度稽查...
【专利技术属性】
技术研发人员：何建，范伟，周婷，张曦妍，张才璀，周梓莹，何珊，孙子源，夏天怡，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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