【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法及装置。
技术介绍
1、在现代工业和可再生能源部门，光伏设备的能耗管理与性能预测是关键的技术问题。有效的光伏能耗预测不仅可以帮助企业优化电力生产，还有助于实现能源的持续供应和环保目标。由于不同的光伏面板种类、安装环境的多样性及气候条件的不确定性，精确的能耗预测变得尤为复杂。
2、传统的光伏设备能耗预测方法通常依赖于粗粒度的数据处理技术，这可能忽视了一些细微而关键的性能变化因素。此外，许多传统预测模型采用基于梯度下降的神经网络优化策略，这可能导致梯度消失、梯度爆炸或者模型陷入局部最优解的问题，进而影响预测的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法，能够提高光伏设备能耗预测的准确性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法，该方法包括：获取目标设备的属性数据；属性数据包括目标设备的操作记录、状态参数和设备传感器信息；对属性数据进行组装，生成属性向量；将属性向量输入至预先构建的特征提取模型中，输出目标特征向量；特征提取模型基于预设的训练样本集训练，且，通过基于植物生长素导向的神经网络参数优化方法进行参数更新；训练样本集包括设备能耗参数样本及其细粒度特征；对目标特征向量进行分析，确定目标特征向量指示的能耗结果；基于能耗结果对目标设备的能耗进行预测。
3、第二方面，本
4、本专利技术实施例包括以下有益效果：本专利技术实施例提供一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法及装置，通过特征提取模型对目标设备的属性数据进行特征提取后进行能耗预测。属性数据包括目标设备的操作记录、状态参数和设备传感器信息；特征提取模型通过基于植物生长素导向的神经网络参数优化方法构建。该优化方法能够避免传统梯度下降算法导致的梯度消失和梯度爆炸现象，同时避免陷入局部最优解的情况，基于此，本专利技术能够提高设备能耗预测的准确性。
5、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征提取模型的构建方法，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述模拟生长素动态方程与神经网络参数结合，确定神经网络的权重和偏置更新规则的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标特征向量进行分析，确定所述目标特征向量指示的能耗结果的步骤，包括:
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分类器模型的训练方法，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述训练样本集训练分类器的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标函数包括约束条件；采用拉格朗日对偶形式化对所述分类器的目标函数进行求解，确定分类器参数的步骤，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本集的构建步骤，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，使用基于逆向编码的逻辑森林算法对所述初始样本集进行数据扩充，
10.一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征提取模型的构建方法，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述模拟生长素动态方程与神经网络参数结合，确定神经网络的权重和偏置更新规则的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标特征向量进行分析，确定所述目标特征向量指示的能耗结果的步骤，包括:
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分类器模型的训练方法，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾开华，王庆群，王志浩，马冰雪，于坤宇，丁晓红，许庆军，秦立刚，党彬彬，王晓明，王惠惠，于云霞，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司蒙阴县供电公司，
类型：发明
国别省市：
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