一种电力信息系统的异构数据迁移方法与流程

本发明属于电力数据管理，具体涉及一种电力信息系统的异构数据迁移方法。

背景技术：

1、电力系统是现代社会的重要基础设施之一，它承担着能源供应和电力分配的关键任务。为了确保电力系统的可靠性和效率，电力行业一直在积极探索各种技术和方法来提高电力系统的运营和管理。随着信息技术的快速发展，电力系统监测和管理变得更加智能化，但也面临着一系列挑战和问题。

2、电力系统中的数据多种多样，包括电力源数据、电力目标数据和其他相关数据。这些数据通常具有异构性，即来自不同数据源的数据格式、单位和结构可能不同。这种异构性使得数据的采集、整合和分析变得复杂和困难。传统的数据处理方法往往无法有效地处理这种异构数据，导致信息利用率低下。电力系统数据通常受到各种噪声、缺失值和异常值的影响。这些问题可能导致数据的质量下降，从而影响电力系统监测和管理的可靠性。为了获得准确的信息，必须对数据进行清洗、去除噪声、填补缺失值等预处理操作。传统的方法通常需要大量人工干预和复杂的规则制定，效率低下且难以应对大规模数据。

3、电力系统管理涉及多个领域，包括电力工程、数据科学、机器学习等。不同领域的数据和方法之间存在差异，因此需要跨领域的数据集成和知识融合。传统的数据集成方法通常需要专业领域知识和复杂的数据转换，难以实现高效的跨领域数据集成。在电力系统监测和管理中，通常需要将模型从一个领域（源领域）迁移到另一个领域（目标领域），以适应不同领域的数据分布。传统的机器学习方法在面对领域变化时表现不佳，因为它们往往假设源领域和目标领域的数据分布是相同的。

4、特征工程是提取和选择合适的特征以用于建模的关键任务。电力系统数据通常具有高维特性，需要进行降维以减少计算复杂性和提高模型的泛化能力。传统的特征工程和降维方法通常需要大量的专业知识和经验，且结果不稳定。领域对抗和迁移学习是处理领域适应问题的重要方法。它们通过对抗训练来减小源领域和目标领域之间的领域差异，从而提高模型在目标领域上的性能。然而，现有的领域对抗和迁移学习方法仍然面临着模型稳定性、收敛速度和参数调整等挑战。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种电力信息系统的异构数据迁移方法，本发明实现了电力信息系统的异构数据迁移，带来了降低领域差异和提高了模数据利用率。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种电力信息系统的异构数据迁移方法，所述方法包括：

3、步骤1：获取彼此异构的电力源数据和电力目标数据；

4、步骤2：在电力源数据和电力目标数据中，选择特征集合；

5、步骤3：使用均值差异映射模型来映射电力目标数据，得到映射电力目标数据，使其与电力源数据在特征空间上的相似度超过设定的相似度阈值；

6、步骤4：通过领域适应损失来训练一个适应器，以减小电力源数据和映射电力目标数据之间的差异；

7、步骤5：对电力源数据进行降维和重构，以提取更高层次的特征表示；

8、步骤6：训练领域对抗网络，以最小化电力源数据和映射电力目标数据之间的领域差异；

9、步骤7：使用预设的迁移函数，将电力源数据的映射到映射电力目标数据。

10、进一步的，所述步骤1中在获取彼此异构的电力源数据和电力目标数据后，还将分别对电力源数据和电力目标数据进行数据清洗、去除噪声、去除缺失值和数据标准化处理。

11、进一步的，所述步骤2具体包括：计算电力源数据和电力目标数据中每个特征的信息增益；对信息增益进行排序，选择前 n个信息增益最高的特征作为电力源数据的特征集合和电力目标数据的特征集合。

12、进一步的，所述均值差异映射模型使用如下公式进行表示：

13、；

14、其中，为最大均值差异的值；为电力源数据中的第个特征向量，表示电力源数据的一个样本在特征空间中的表示；为电力目标中的第个特征向量，表示电力目标数据的一个样本在特征空间中的表示；为电力源数据样本的数量；为电力目标数据样本的数量；为核函数，用于计算样本在特征空间中的表示之间的相似度。

15、进一步的，步骤4中通过领域适应损失来训练一个适应器的方法包括：

16、子步骤4.1：使用基于深度神经网络的适应器来抽取电力源数据和映射电力目标数据的特征表示；所述适应器包括一个领域分类器、一个共享的特征提取器和两个不同的分类器和；得到电力源数据特征表示为：

17、，

18、其中是电力源数据，是电力源数据的特征表示；

19、得到映射电力目标数据特征表示为：

20、，

21、其中是映射电力目标数据，是映射电力目标数据的特征表示；

22、步骤4.2：电力源数据分类器将电力源数据分类到其对应的类别，领域分类器用于区分电力源数据和映射电力目标数据；所述将分类器为一个多层感知器；

23、步骤4.3：领域适应损失是基于深度神经网络的适应器的损失函数，它包括：电力源数据分类损失和领域分类损失；设定优化目标为最小化领域适应损失；使用如下公式表示优化目标：

24、；

25、其中，为领域适应损失。

26、进一步的，所述电力源数据分类器使用如下公式进行表示：

27、；

28、其中，和是电力源数据分类器的权重和偏置参数；表示激活函数；

29、所述领域适应损失使用如下公式进行表示：

30、；

31、其中，为电力源数据分类损失；为领域分类损失；和是权重参数，为预设值，用于平衡两个损失项的重要性。

32、进一步的，

33、所述电力源数据分类损失使用如下公式进行表示：

34、<msub><mi>l</mi><mi>src</mi></msub><mi>=-</mi><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>n</mi><mi>s</mi></msub></mfrac><msubsup><mi>∑</mi><mrow><mi>i</mi><mi>=1</mi></mrow><msub><mi>n</mi><mi>s</mi></msub></msubsup><mi> [</mi><msub><mi>y</mi><msub><mi>s</mi><mi>i</mi></msub></msub><mi>log(</mi><msub><mi>c</mi><mi>s</mi></msub><mi>(</mi><msub><mi>h</mi><mi>s</mi></msub><mi>))+(1-</mi><msub><mi>y</mi><msub><mi>s</mi><mi>i</mi></msub></msub><mi>)log(1-</mi><msub><mi>c</mi><mi>s</mi></msub><mi>(</mi><msub><mi>h</mi><mi>s</mi></msub><mi>))]</mi>；

35、其中，是电力源数据样本的真实值；

36、所述领域分类损失使用如下公式进行表示：

37、；

38、其中，和分别是电力源数据和映射电力目标数据的样本数量。

39、进一步的，所述步骤5中，使用改进的自动编码器对电力源数据进行降维和重构，以提取更高层次的特征表示；所述改进的自动编码器的损失函数使用如下公式进行表示：

40、；

41、其中，为自动编码器的损失函数；为电力源数据中的第个样本的真实值；为解码器函数，用于从编码后的特征重构输入数据；为编码器函数，将电力源数据映射到低维特征空间；表示重构误差；和均为权重调整参数，用于平衡重构误差与正则化项的重要性；为自动编码器的权重矩阵，用于将电力源数据的特征表示映射到低维特征空间和从低维特征空间映射回原始特征空间；为正则化项，表示权重矩阵的frobenius范数的平方，用于控制权重的大小，以防止过拟合；为添加噪声后的电力源数据中的第个样本的值。

42、进一步的，所述步骤6中训练领域对抗网络时的领域对抗网络的损失函数使用如下公式进行表示：

43、；

44、其中，表示领域对抗网络；为映射电力目标数据中的第个样本的真实值。

45、进一步的，所述步骤7中预设的迁移函数为基于深度神经网络的一个非线性映射模型；所述迁移函数的损失值使用如下公式进行表示：

46、；

47、其中，表示非线性映射模型，是非线性映射模型的层数，表示非线性映射模型的第层权重矩阵，是权重正则化参数。

48、本发明的一种电力信息系统的异构数据迁移方法，具有以下有益效果：本发明的方法首先解决了电力系统中异构数据处理和整合的问题。传统电力系统中，来自不同数据源的数据格式、单位和结构可能各不相同，导致数据处理困难。本发明通过选择特征集合并使用均值差异映射模型，将电力目标数据映射到与电力源数据相似的特征空间，从而实现了异构数据的有效整合。这使得不同数据源的信息能够被更好地利用，有助于提高电力系统监测和管理的精度。适应器的训练通过领域适应损失来最小化源领域和目标领域之间的差异。这有助于模型更好地适应目标领域的数据分布，从而提高了模型在目标领域上的性能。适应器的训练有助于提高模型的泛化能力，使其能够在不同领域的数据上表现良好。这意味着即使在未见过的目标领域中，模型仍然可以有效地应用，降低了重新训练模型的需求，提高了系统的灵活性和可维护性。适应器的训练过程中，通过领域适应损失对抗源领域和目标领域之间的差异，可以降低过拟合的风险。这有助于提高模型的稳定性和鲁棒性，尤其是在数据量有限的情况下。领域对抗网络通过对抗训练来减小源领域和目标领域之间的领域差异。这有助于模型更好地适应目标领域的数据，提高了模型的性能。领域对抗网络的引入可以提高模型在面对领域适应问题时的稳定性。它通过最小化领域适应损失来实现模型的领域不变性，从而减小了领域变化的影响。均值差异映射模型通过映射电力目标数据，将其映射到与电力源数据相似的特征空间。这有助于实现特征空间的迁移，使得目标领域的数据能够更好地与源领域的数据对齐。映射后的电力目标数据与源领域的数据在特征空间上更加相似，从而提高了模型在目标领域上的性能。模型可以更准确地捕捉目标领域的特征和模式。均值差异映射模型的应用使得目标领域数据能够更充分地利用，从而提高了数据利用率。这有助于提高电力系统管理的效率和精度。