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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司
摘要：一种基于生成式大模型的高能耗数据增广方法及系统，方法包括：获取高能耗单位的真实能耗数据，组成原始样本数据；对原始样本数据进行缺失值填充，构建样本集；引入自注意力机制，构建基于深度卷积生成对抗网络的能耗数据增广训练模型；引入条件约束机制，构建基于生成式大模型的高能耗数据增广模型；利用样本集对基于生成式大模型的高能耗数据增广模型进行训练、测试和验证；采集高能耗单位的真实能耗数据，利用训练后的生成式大模型的高能耗数据增广模型进行高能耗数据的增广。本发明为高能耗单位的能源管理和优化提供了可靠的数据支持，解决了高能耗单位现有能耗数据集数据量不足，可靠性不高等问题。
主权项：1.一种基于生成式大模型的高能耗数据增广方法，其特征在于，包括：步骤1：获取高能耗单位的真实能耗数据，组成原始样本数据；步骤2：对原始样本数据进行缺失值填充，构建样本集；步骤3：引入自注意力机制，构建基于深度卷积生成对抗网络的能耗数据增广训练模型；步骤4：根据步骤3构建的基于深度卷积生成对抗网络的能耗数据增广训练模型，引入条件约束机制，构建基于生成式大模型的高能耗数据增广模型；步骤5：利用样本集对基于生成式大模型的高能耗数据增广模型进行训练、测试和验证，获得训练后的基于生成式大模型的高能耗数据增广模型。
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