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申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
摘要：本发明公开了一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置，包括获取多个待检测储能系统属性数据，并基于改进的人工少数类过采样法，对各待检测储能系统属性数据进行数据扩充，确定多个待检测目标插值样本；将各待检测目标插值样本输入至预置目标特征提取模型进行特征提取，输出多个待检测特征提取数据；采用预置目标特征降维模型对各待检测特征提取数据进行特征降维，生成多个待训练特征降维数据；基于预置分布鲁棒优化策略，采用各待训练特征降维数据对初始储能系统性能评估分类器模型进行训练，确定目标储能系统性能评估分类器模型；解决了现有的储能系统性能评估技术导致模型的分类精度较差的技术问题。
主权项：1.一种储能系统性能评估分类器模型训练方法，其特征在于，包括：获取多个待检测储能系统属性数据，并基于改进的人工少数类过采样法，对各所述待检测储能系统属性数据进行数据扩充，确定多个待检测目标插值样本；将各所述待检测目标插值样本输入至预置目标特征提取模型进行特征提取，输出多个待检测特征提取数据；采用预置目标特征降维模型对各所述待检测特征提取数据进行特征降维，生成多个待训练特征降维数据；基于预置分布鲁棒优化策略，采用各所述待训练特征降维数据对初始储能系统性能评估分类器模型进行训练，确定目标储能系统性能评估分类器模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司广州供电局 一种储能系统性能评估分类器模型训练方法及装置
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