公开(公告)号：CN119761636A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411830857.6

申请日：2024-12-12

Applicant: 上海交通大学 ,  国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 贺兴 ,  卜艺康 ,  韦磊 ,  韩富佳 ,  乔骥 ,  焦昊 ,  张震

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于RMT与深度学习融合驱动的分布式资源画像构建方法，包括以下步骤：获取电力系统中不同来源的分布式资源，进行预处理，构建初始分布式资源画像；基于所述初始分布式资源画像，采用模糊聚类进行分布式资源分类；基于分布式资源分类结果，采用随机矩阵理论提取关键特征；基于所述关键特征，采用深度神经网络对初始分布式资源画像进行重建，得到最终的分布式资源画像。与现有技术相比，本发明具有多维度动态刻画分布式资源的状态和特性等优点。