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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司;国网智能电网研究院有限公司;国家电网有限公司;北京邮电大学
摘要：本发明提供了一种电力数据中台区分业务的场景化时序特征预测方法及系统，包括：基于待预测时刻前的用户访问行为数据所属的电力业务场景，选择所述电力业务场景对应的预先训练好的时间序列模型；将所述待预测时刻前的用户访问行为数据带入选择的预先训练好的时间序列模型中，得到待预测时刻用户访问行为数据；基于所述待预测时刻用户访问行为数据结合预先设定的阈值，评估待预测时刻的用户访问行为是否存在异常的可能性；其中，所述预先训练好的时间序列模型是基于电网日志数据中提取的各电力业务场景下用户访问行为相关的数据特征利用时间序列模型学习用户访问的行为和访问规律得到的。本发明提升了电力数据中台数据预测的准确度。
主权项：1.一种电力数据中台区分业务的场景化时序特征预测方法，其特征在于，包括：基于待预测时刻前的用户访问行为数据所属的电力业务场景，选择所述电力业务场景对应的预先训练好的时间序列模型；将所述待预测时刻前的用户访问行为数据带入选择的预先训练好的时间序列模型中，得到待预测时刻用户访问行为数据；基于所述待预测时刻用户访问行为数据结合预先设定的阈值，评估待预测时刻的用户访问行为是否存在异常的可能性；其中，所述预先训练好的时间序列模型是基于电网日志数据中提取的各电力业务场景下用户访问行为相关的数据特征利用时间序列模型学习用户访问的行为和访问规律得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网辽宁省电力有限公司 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 国网智能电网研究院有限公司 国家电网有限公司 北京邮电大学 电力数据中台区分业务的场景化时序特征预测方法及系统
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