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申请/专利权人：杭州智子智汇科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于迁移学习的供电方法和系统，涉及基于迁移学习的供电技术领域，本申请包括迁移学习模型训练、用户数据获取、发电监测、供电数据获取、供电数据分析和分配、预警提示，通过对迁移学习模型进行训练，进而根据用户输入的数据获取预测数据，对太阳能板的发电量进行监测，从而对预测数据和实际数据进行分析，判断太阳能板的发电量是否出现异常，并在异常时进行预警提示，获取用户的各用电区域的历史用电数据并进行分析，解决了当前基于迁移学习的供电分析过程中存在的局限性问题，为用户的各用电区域进行分配供电，节省用户的用电开支，在一定程度上更好的管理太阳能板的剩余储电量。
主权项：1.一种基于迁移学习的供电方法，其特征在于，包括：步骤一、迁移学习模型训练：将数据集划分为训练集和测试集，开始迭代训练，每个迭代训练中对预训练模型的结构进行调整，完成预训练模型迭代训练与验证，最终获取迁移学习模型；步骤二、用户数据获取：用户在个人中心添加太阳能板，并输入数据，进而获取太阳能板的摆放的推荐角度和布局，并获取太阳能板在各时间段的预测发电量；步骤三、发电监测：获取太阳能板在各时间段的实际发电量，进而分析得出太阳能板在各时间段的发电评估系数，从而判断太阳能板在各时间段的发电量是否出现异常；步骤四、供电数据获取：在各时间段结束时获取太阳能板的当前剩余电量，并在历史记录中获取下一时间段的历史平均用电量和用户的各用电区域的历史平均用电量；步骤五、供电数据分析和分配：根据用户的各用电区域的历史平均用电量，分析得出各用电区域的历史用电评估系数，进而判断下一时间段的剩余电量是否充足，从而对用户的各用电区域的供电进行分配；步骤六、预警提示：当太阳能板在某时间段的发电量出现异常时，进行预警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州智子智汇科技有限公司 一种基于迁移学习的供电方法和系统
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