CN117786372B - 基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统，进一步提供了一种针对分布式光伏发电数据的智能优化存储处理方法。该方法不仅能够有效挖掘数据中的发电运行要素，还能准确识别和处理数据中的敏感信息。同时，通过优化存储决策分支生成的待用数据优化存储指示能够为数据的存储提供智能化的决策支持。

Description

基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统。

背景技术

随着分布式光伏发电技术的快速发展，对其产生的海量数据进行高效、安全的管理成为了业界亟待解决的问题。传统的数据存储方法往往无法有效处理分布式光伏发电数据中的复杂性和多样性，更难以确保其安全性。因此，开发一种能够针对分布式光伏发电数据进行智能优化存储处理的方法显得尤为重要。

在现有的技术背景下，对分布式光伏发电数据的处理通常涉及对其发电运行要素的挖掘。这些要素能够反映光伏发电系统的运行状态和性能，是进行数据分析和优化的基础。然而，由于分布式光伏发电数据的特殊性，如数据量大、维度高、时序性强等，传统的数据挖掘方法往往难以直接应用。

发明内容

为了改善上述问题，本发明提供了一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统。

本发明实施例的第一方面，提供了一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，应用于分布式光伏发电数据处理系统，所述方法包括：

对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量；所述发电运行要素向量包括若干个通道的光伏发电状态向量；所述目标分布式光伏发电数据包括光伏发电状态日志和分布式发电设备标识；所述目标分布式光伏发电数据为多种光伏发电事件中的一种光伏发电事件对应的光伏发电数据；

通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据；所述敏感资源数据用于从多个注意力标签影响数据优化存储指示的确定；所述敏感资源数据依据所述多种光伏发电事件一对一匹配的多个敏感资源标注信息中的一个敏感资源标注信息生成；

通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示；其中，所述数据优化存储处理网络由长短期记忆网络结合敏感数据检测分支通过联合调试所确定。

优选的，所述敏感数据检测分支包括运行要素挖掘层、关键要素挖掘层和敏感要素挖掘层；所述通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据，包括：

从所述发电运行要素向量中确定光伏发电类别状态向量；

确定所述光伏发电类别状态向量对应的敏感资源标注信息；所述敏感资源标注信息包括运行要素标注、关键要素标注和敏感要素标注；

通过所述运行要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述运行要素标注进行运行要素知识挖掘，得到运行要素知识；

通过所述关键要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述关键要素标注进行关键要素知识挖掘，得到关键要素知识；

通过所述敏感要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述敏感要素标注进行敏感要素知识挖掘，得到敏感要素知识；

根据所述运行要素知识、所述关键要素知识和所述敏感要素知识结合得到所述敏感资源数据。

优选的，所述多种光伏发电事件一一对应多种光伏发电类别状态向量；

如果所述光伏发电状态日志包括图像日志，所述光伏发电类别状态向量为第一光伏发电状态查询向量；

如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志和针对所述图像日志的原始状态数据，所述光伏发电类别状态向量为第二光伏发电状态查询向量；

如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志和针对所述图像日志的发电状态节点数据，所述光伏发电类别状态向量为第三光伏发电状态查询向量；

如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志、针对所述图像日志的原始状态数据和针对所述原始状态数据的异常状态节点数据，所述光伏发电类别状态向量为第四光伏发电状态查询向量。

优选的，所述运行要素知识包括运行需求模式、储能反馈数据、时序特征和针对所述分布式发电设备标识的动态运行标签中的最少一项；所述关键要素知识包括发电任务知识和安全监测知识的最少一项；所述敏感要素知识包括分布式地域特征、设备协议特征和电力资源企划特征中的最少一项。

优选的，所述数据优化存储处理网络包括联动知识提炼分支；所述联动知识提炼分支包括时序提炼节点、空间提炼节点、发电任务提炼节点和状态趋势提炼节点中的最少两项；所述对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量，包括：

通过所述时序提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的时序数据进行知识向量提炼，得到光伏发电时序状态向量；

通过所述空间提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的空间信息进行知识向量提炼，得到光伏发电空间状态向量；

通过所述发电任务提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的任务属性进行识别，得到光伏发电类别状态向量；

通过所述状态趋势提炼节点对所述分布式发电设备标识进行知识向量提炼，得到光伏发电状态趋势向量；

依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量。

优选的，所述联动知识提炼分支还包括预警信息提炼节点；

所述依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量，包括：

通过所述预警信息提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的预警数据进行知识向量提炼，得到光伏发电预警状态向量；

依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量、所述光伏发电预警状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量。

优选的，所述通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示，包括：

依据所述发电运行要素向量生成第一线性知识特征；

依据所述敏感资源数据生成第二线性知识特征；

将所述第一线性知识特征和所述第二线性知识特征进行集成，得到线性集成知识特征；

通过所述优化存储决策分支依据所述线性集成知识特征生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示。

优选的，所述方法还包括所述优化存储决策分支的调试的步骤，包括：

获取分布式光伏发电数据示例和所述分布式光伏发电数据示例对应的数据优化存储指示示例；

对分布式光伏发电数据示例进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量示例；

通过所述敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量示例进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据示例；

通过所述长短期记忆网络依据所述敏感资源数据示例和所述发电运行要素向量示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示；

依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述长短期记忆网络进行网络权重变量改进，得到所述优化存储决策分支。

优选的，所述通过所述长短期记忆网络依据所述敏感资源数据示例和所述发电运行要素向量示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示；

依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述长短期记忆网络进行网络权重变量改进，得到所述优化存储决策分支，包括：

获取已基于共享训练集进行预调试的所述长短期记忆网络；

通过所述长短期记忆网络中锁定的网络参量，以及所述发电运行要素向量示例生成第一线性知识特征示例，以及通过所述长短期记忆网络中非锁定的网络参量以及所述敏感资源数据示例生成第二线性知识特征示例；

并依据所述第一线性知识特征示例和所述第二线性知识特征示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示；

依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述非锁定的网络参量进行改进，直到符合调试达标要求，得到所述优化存储决策分支。

本发明实施例的第二方面，提供了一种分布式光伏发电数据处理系统，包括：处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行上述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法。

本发明实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法。

本发明实施例所提供的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法及系统，首先，对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量。这一向量包含了若干个通道的光伏发电状态向量，能够全面反映光伏发电系统的运行状态。同时，目标分布式光伏发电数据不仅包括光伏发电状态日志，还包含分布式发电设备标识，这为后续的数据处理和存储提供了便利。

在得到发电运行要素向量后，本发明进一步通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对其进行敏感资源数据检测。这一步骤的目的是识别出数据中的敏感信息，以确保数据的安全性。敏感资源数据不仅用于从多个注意力标签中影响数据优化存储指示的确定，还依据多种光伏发电事件一对一匹配的多个敏感资源标注信息中的一个敏感资源标注信息生成。这种处理方式能够确保敏感数据的准确识别和有效处理。

最后，本发明通过数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据敏感资源数据和发电运行要素向量生成目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示。这一指示能够为数据的存储提供智能化的决策支持，提高数据存储的效率和安全性。值得注意的是，所述数据优化存储处理网络由长短期记忆网络（LSTM）结合敏感数据检测分支通过联合调试所确定，这使得网络能够更好地适应分布式光伏发电数据的特点，提高数据处理的准确性和效率。

综上所述，本发明提供了一种针对分布式光伏发电数据的智能优化存储处理方法。该方法不仅能够有效挖掘数据中的发电运行要素，还能准确识别和处理数据中的敏感信息。同时，通过优化存储决策分支生成的待用数据优化存储指示能够为数据的存储提供智能化的决策支持。这些特点使得本发明在分布式光伏发电数据处理领域具有广泛的应用前景。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法的流程图。

图2为本发明实施例所提供的一种分布式光伏发电数据处理系统的产品模块示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

请参阅图1，为本发明实施例所提供的一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法的流程图，该方法应用于分布式光伏发电数据处理系统，该方法包括的具体内容描述包括S110-S130。

S110、分布式光伏发电数据处理系统对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量；所述发电运行要素向量包括若干个通道的光伏发电状态向量；所述目标分布式光伏发电数据包括光伏发电状态日志和分布式发电设备标识；所述目标分布式光伏发电数据为多种光伏发电事件中的一种光伏发电事件对应的光伏发电数据。

S120、分布式光伏发电数据处理系统通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据；所述敏感资源数据用于从多个注意力标签影响数据优化存储指示的确定；所述敏感资源数据依据所述多种光伏发电事件一对一匹配的多个敏感资源标注信息中的一个敏感资源标注信息生成。

S130、分布式光伏发电数据处理系统通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示；其中，所述数据优化存储处理网络由长短期记忆网络结合敏感数据检测分支通过联合调试所确定。

在一个示例性应用场景下，首先，系统对收集到的目标分布式光伏发电数据进行处理。这些数据包括了光伏发电状态日志和分布式发电设备标识，它们都与某种特定的光伏发电事件相对应。系统通过发电运行要素挖掘操作，从这些原始数据中提取出关键的发电运行要素，并将这些要素整合成一个发电运行要素向量。这个向量包含了多个通道的光伏发电状态信息，每个通道都反映了光伏发电设备在不同方面的运行状态。

接下来，系统利用数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支，对发电运行要素向量进行进一步的分析。这一步骤的目的是检测出向量中的敏感资源数据。这些数据之所以被称为“敏感”，是因为它们对于后续的数据存储决策有着至关重要的影响。系统会根据预先设定的多个敏感资源标注信息，来判断哪些数据属于敏感资源数据。这些标注信息与之前提到的多种光伏发电事件是一一对应的。

一旦敏感资源数据被确定，系统就会进入下一个处理阶段。在这个阶段，系统会利用数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支，根据之前检测到的敏感资源数据和发电运行要素向量，来生成针对目标分布式光伏发电数据的数据优化存储指示。这个指示会告诉系统应该如何高效地存储这些数据，以便在需要时能够快速准确地检索和使用它们。

值得注意的是，这个数据优化存储处理网络并不是一成不变的。它是通过长短期记忆网络结合敏感数据检测分支进行联合调试所确定的。这意味着，系统可以根据实际运行中的反馈，不断地优化和调整这个网络的结构和参数，以适应不断变化的光伏发电数据处理需求。

通过这种方式，分布式光伏发电数据处理系统能够实现对光伏发电数据的智能化、高效化处理，从而提升整个光伏发电站的运行效率和数据管理水平。

在另一个示例性应用场景下，当阳光照射在分布式光伏发电站的太阳能板上时，每个发电设备都在不断地生成光伏发电数据。这些数据被分布式光伏发电数据处理系统收集起来，首先进行的是发电运行要素挖掘操作。系统会对收集到的光伏发电状态日志进行解析，从中提取出与光伏发电运行相关的各种要素，如光照强度、温度、电压、电流等。这些要素对于评估光伏发电设备的运行状态和性能至关重要。同时，系统还会考虑到分布式发电设备标识，以确保能够准确地追踪到每个设备的数据。提取出的发电运行要素被整合成一个发电运行要素向量。这个向量是一个多维度的数据结构，每个维度都代表了一个特定的发电运行要素。这样，系统就能够以向量的形式来统一地表示和处理光伏发电数据。

在得到了发电运行要素向量之后，系统的下一步是进行敏感资源数据检测。这一步的目的是识别出向量中哪些数据是对后续存储决策有重要影响的敏感数据。系统会根据预先定义的敏感资源标注信息来进行检测。这些标注信息是基于对光伏发电事件的深入理解和分析而制定的，它们描述了在不同光伏发电事件下哪些数据是敏感的。例如，在某些异常事件（如设备故障、电网故障）发生时，某些特定的发电运行要素（如电压骤降、电流异常）就会成为敏感资源数据。通过将这些标注信息应用于发电运行要素向量，系统就能够准确地识别出敏感资源数据。这些数据会被标记出来，以供后续的优化存储决策使用。

最后一步是生成数据优化存储指示。系统会根据之前检测到的敏感资源数据和发电运行要素向量来做出存储决策。这个决策过程是通过数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支来实现的。这个分支是一个经过训练的机器学习模型，它能够根据输入的数据自动地生成相应的存储指示。这些指示包括了数据应该存储在哪里、以何种格式存储、是否需要压缩等信息。系统会根据这些指示来实际地存储光伏发电数据。由于指示是基于敏感资源数据和发电运行要素向量生成的，因此存储过程会更加高效和智能。例如，对于那些被标记为敏感的资源数据，系统可能会选择将它们存储在更快速、更可靠的存储介质上，以便在需要时能够迅速访问。

通过上述三个步骤，分布式光伏发电数据处理系统能够实现对光伏发电数据的全面处理和管理。从发电运行要素的挖掘到敏感资源数据的检测，再到数据优化存储指示的生成，每一步都是为了确保数据能够被高效地存储和使用。这样的处理流程不仅提升了光伏发电站的运行效率，还为后续的数据分析和决策提供了有力的支持。

进一步地，以下是结合混合云基础设施和分布式光伏发电数据处理系统的另一个应用场景示例。

应用场景：混合云支持下的分布式光伏发电数据智能处理

在一个全球性的光伏发电公司中，由于其业务遍布多个地区，光伏发电站广泛分布在不同的地理位置。这些电站每天都会生成海量的光伏发电数据，这些数据对于公司的运营、维护和规划至关重要。为了高效地处理这些数据并确保其安全，公司决定采用一个基于混合云基础设施的分布式光伏发电数据处理系统。

数据收集与预处理：

首先，分布于各地的光伏发电站会将实时生成的光伏发电状态日志和设备标识数据发送到混合云基础设施中的私有云部分。私有云负责数据的初步收集和预处理工作，确保数据的完整性和准确性。同时，私有云还承担着保护关键数据不被外部访问的重要任务。

发电运行要素挖掘：

接着，分布式光伏发电数据处理系统会对这些收集到的目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作。系统利用先进的算法和模型，从光伏发电状态日志中提取出关键的运行要素，并将它们整合成发电运行要素向量。这个向量包含了多个通道的光伏发电状态信息，为后续的数据处理提供了基础。

敏感资源数据检测：

在得到发电运行要素向量后，系统会进一步通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对这些数据进行检测。这一步的目的是识别出向量中的敏感资源数据，这些数据对于公司的运营决策和安全管理具有重要价值。通过敏感数据检测分支，系统能够准确地标注出这些数据，并为后续的优化存储做好准备。

数据优化存储指示生成：

最后，系统会利用数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支，根据检测到的敏感资源数据和发电运行要素向量生成数据优化存储指示。这些指示会告诉系统应该如何高效地存储这些数据，以便在需要时能够快速准确地检索和使用它们。同时，混合云基础设施的灵活性使得系统可以根据实际需要动态地调配数据和资源，确保数据处理的效率和安全性。

混合云的优势体现：

通过使用混合云基础设施，该公司不仅能够实现对分布于不同地点的光伏发电数据的高效处理和管理，还能够确保数据的安全性和可控性。私有云部分负责处理关键数据和敏感信息，而公共云部分则提供强大的计算和存储能力支持非关键数据的处理。这种结合使得整个系统既灵活又可靠，为公司的光伏发电业务提供了有力的支持。

通过这样的应用场景示例，可以看到基于混合云基础设施的分布式光伏发电数据处理系统在处理大量分布式光伏数据方面的高效性和安全性。这不仅有助于提升光伏发电系统的性能监控和维护工作，还为公司的业务发展提供了强有力的数据保障。

在S110中，目标分布式光伏发电数据指的是从一个或多个分布式光伏发电站点收集到的特定数据，这些数据通常用于分析、监控或优化光伏发电系统的性能。比如一个光伏发电站点在某个特定时间段内产生的电流、电压和功率数据。

进行发电运行要素挖掘操作这是指从大量的光伏发电数据中提取和分析与发电运行直接相关的关键信息的过程。通过数据挖掘算法识别出影响光伏发电效率的主要因素，如光照强度、温度、设备老化等。

发电运行要素向量是一个包含了多个发电运行要素数值的数据结构，通常用于表示光伏发电系统在特定时刻的运行状态。一个包含了光照强度、温度、风速、电流和电压等数值的向量，用于描述一个光伏发电站点在某一时刻的运行条件。

通道在数据处理中，通道通常指的是数据传输或处理的路径或方式，它可以是物理的也可以是逻辑的。在光伏发电数据的上下文中，通道可能指的是数据采集设备或传输协议的一个特定部分。一个光伏发电数据采集系统可能有多个通道，每个通道负责收集不同类型的数据，如一个通道收集电流数据，另一个通道收集电压数据。

光伏发电状态日志这是光伏发电系统运行过程中记录的一系列状态信息，包括正常状态和异常状态。这些信息对于系统的监控、故障诊断和性能优化非常重要。一个光伏发电站点的状态日志可能包括每天的发电量、最高和最低发电时段、设备故障记录等。

分布式发电设备标识用于唯一标识分布式光伏发电系统中各个设备的标识符。这些标识符对于数据收集、设备管理和系统监控至关重要。每个光伏发电板或逆变器可能都有一个唯一的设备标识，如序列号或MAC地址。

光伏发电事件在光伏发电系统运行过程中发生的特定事件，这些事件可能是正常的操作状态变化，也可能是故障、异常或需要人工干预的情况。一个光伏发电事件可能是一次设备故障导致的停机，或者是一次由于云层遮挡导致的发电量下降。

光伏发电数据指的是从光伏发电系统收集到的所有相关数据，包括实时运行数据、历史数据、设备状态信息、环境参数等。这些数据用于分析系统的性能、效率和可靠性。一个光伏发电站点的日发电量数据、月发电量数据、设备故障次数等都是光伏发电数据的一部分。

在S120中，数据优化存储处理网络是一个专门设计用于处理光伏发电数据，并根据数据特性和需求生成优化存储方案的网络系统。它通过分析数据内容、重要性和访问频率等因素，来决策如何高效、安全地存储数据。网络可以包含一个深度学习模型，该模型基于历史数据存储模式和当前存储资源使用情况，来预测并优化未来数据的存储配置。

敏感数据检测分支是数据优化存储处理网络中的一个组成部分，负责识别和分析数据中的敏感信息。这些信息可能因为涉及隐私、安全或业务关键性而需要特殊处理和保护。在光伏发电数据中，敏感数据检测分支可能用于识别出那些与电站运行状态异常或设备故障相关的关键数据点。

进行敏感资源数据检测是指敏感数据检测分支所执行的操作，即扫描和分析输入数据以找出其中的敏感资源数据。在处理光伏发电数据时，系统可能会进行敏感资源数据检测来识别出那些对于故障预测或性能优化至关重要的数据点，如突然的电压下降或电流波动。

敏感资源数据：在光伏发电数据的上下文中，敏感资源数据指的是那些对于系统性能、安全性或可靠性分析至关重要的数据点。这些数据可能包含了关于设备状态、能源产出或潜在问题的关键信息。一组记录光伏板温度异常升高的数据点就可能被视为敏感资源数据，因为它们可能预示着即将发生的设备故障。

注意力标签：在处理数据时，注意力标签是用来标记数据点重要性或相关性的标识。它们可以帮助系统快速定位到需要重点关注的数据部分。在光伏发电数据中，注意力标签可能被用来标记那些与历史故障模式高度相关的数据点，以便在后续分析中给予更多关注。

敏感资源标注信息是一组预定义的规则或准则，用于指导敏感数据检测分支如何准确地识别出敏感资源数据。它们通常基于领域知识和专家经验来制定。在光伏发电领域，敏感资源标注信息可能包括一系列关于何种类型的数据变化应被视为敏感（如电压波动超过一定阈值）以及如何处理这些数据的指导原则。

在S130中，优化存储决策分支是数据优化存储处理网络中的一个关键部分，负责基于敏感资源数据和发电运行要素向量的分析，生成针对目标分布式光伏发电数据的优化存储策略或决策。优化存储决策分支可能会根据数据的访问频率、重要性等级和存储成本等因素，决定哪些数据应该存储在高速SSD上，哪些可以存储在成本较低的HDD上。

待用数据优化存储指示是优化存储决策分支输出的结果，它是一组具体的指令或建议，用于指导系统如何高效地存储待处理的光伏发电数据。这些指示可能包括存储位置、存储格式、压缩方式、备份策略等。一个待用数据优化存储指示可能指出：“将最近一周的光伏发电数据以压缩格式存储在本地SSD上，并将历史数据备份到远程云存储中。”

了传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和爆炸问题。LSTM能够学习并记住长期依赖关系，因此在处理时间了传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和爆炸问题。LSTM能够学习并记住长期依赖关系，因此在处理时间序列数据和序列预测任务中表现出色。在处理光伏发电数据时，LSTM可以被用来学习并预测光照强度、温度等环境因素对发电量的长期影响，从而帮助优化电站的运行和维护策略。

联合调试是指在软件开发或系统集成过程中，将各个组件或子系统组合在一起进行测试和调试的过程。它的目的是确保各个部分能够正确地协同工作，以满足整体系统的功能和性能要求。在构建数据优化存储处理网络时，可能需要对网络中的各个分支（如敏感数据检测分支和优化存储决策分支）进行联合调试，以确保它们能够准确地处理各种光伏发电数据，并生成有效的优化存储指示。

在S120中，在处理分布式光伏发电数据时，系统会通过分析数据内容来确定哪些数据是敏感的，也就是“敏感资源数据”。这些数据对于系统的性能、安全性或可靠性分析至关重要。同时，系统中可能有多个“注意力标签”，这些标签用于标记数据点的重要性或相关性。基于此，针对“所述敏感资源数据用于从多个注意力标签影响数据优化存储指示的确定”，可以作如下理解：

敏感资源数据：这是已经被系统识别为重要的数据，可能是因为它们包含了关键信息，如设备状态、能源产出或潜在问题等。

多个注意力标签：在处理数据时，系统可能会使用多个标签来标记数据的重要性。这些标签可能是基于不同的标准或维度，如数据的实时性、历史相关性、预测价值等。

影响数据优化存储指示的确定：敏感资源数据和注意力标签共同作用于数据优化存储决策过程。具体来说，优化存储决策分支会考虑这些数据的重要性和标签信息，然后生成相应的存储指示。例如，如果某些数据被标记为具有高实时性和高预测价值，那么系统可能会决定将这些数据存储在高速存储设备上，以便快速访问和分析。

综上所述，敏感资源数据和注意力标签在数据优化存储处理网络中起到了关键作用。它们提供了关于数据重要性和相关性的信息，从而影响系统如何决策和优化数据的存储方式。这样，系统可以更有效地管理分布式光伏发电数据，确保关键数据得到适当的处理和保护。

应用S110-S130，首先，通过分布式光伏发电数据处理系统对目标分布式光伏发电数据进行深入挖掘，能够精确获取发电运行要素向量，这一向量不仅涵盖了多个通道的光伏发电状态信息，而且紧密关联了光伏发电状态日志和分布式发电设备标识。这样的设计确保了数据的全面性和准确性，为后续的数据处理和分析奠定了坚实基础。

其次，本发明中的数据优化存储处理网络配备了敏感数据检测分支，它能够高效识别发电运行要素向量中的敏感资源数据。这些敏感资源数据在多个注意力标签的引导下，直接影响着数据优化存储指示的确定。值得一提的是，敏感资源数据的生成完全依赖于与多种光伏发电事件一对一匹配的敏感资源标注信息，这大大提升了数据处理的针对性和效率。

再者，优化存储决策分支的存在使得系统能够根据敏感资源数据和发电运行要素向量，为目标分布式光伏发电数据生成最优的存储指示。这一过程中，长短期记忆网络与敏感数据检测分支的联合调试确保了数据优化存储处理网络的高效性和准确性。

综上所述，本发明的技术方案不仅能够实现对分布式光伏发电数据的全面、准确处理，还能确保数据的安全、优化存储。通过混合云基础设施的灵活应用，本系统在处理大量分布式光伏数据时表现出了极高的效率和安全性，为光伏发电系统的性能监控和维护工作提供了有力支持。

在一些可能的实施例中，所述敏感数据检测分支包括运行要素挖掘层、关键要素挖掘层和敏感要素挖掘层；所述通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据，包括：从所述发电运行要素向量中确定光伏发电类别状态向量；确定所述光伏发电类别状态向量对应的敏感资源标注信息；所述敏感资源标注信息包括运行要素标注、关键要素标注和敏感要素标注；通过所述运行要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述运行要素标注进行运行要素知识挖掘，得到运行要素知识；通过所述关键要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述关键要素标注进行关键要素知识挖掘，得到关键要素知识；通过所述敏感要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述敏感要素标注进行敏感要素知识挖掘，得到敏感要素知识；根据所述运行要素知识、所述关键要素知识和所述敏感要素知识结合得到所述敏感资源数据。

在一些可能的实施例中，敏感数据检测分支被设计为多层结构，包括运行要素挖掘层、关键要素挖掘层和敏感要素挖掘层。这种分层设计使得系统能够逐步深入地分析发电运行要素向量，从而精确识别出其中的敏感资源数据。

首先，系统从发电运行要素向量中确定光伏发电类别状态向量。光伏发电类别状态向量是发电运行要素向量的一个重要组成部分，它反映了光伏发电系统的运行状态和类别信息。系统通过分析这个向量，可以初步了解光伏发电数据的整体情况。

接下来，系统确定光伏发电类别状态向量对应的敏感资源标注信息。敏感资源标注信息是一组预定义的标签，用于指导敏感数据检测分支如何准确地识别出敏感资源数据。这些标注信息包括运行要素标注、关键要素标注和敏感要素标注，分别对应于不同的数据特性和重要性级别。

然后，系统通过运行要素挖掘层依据发电运行要素向量和运行要素标注进行运行要素知识挖掘。这个过程中，系统运用各种算法和模型深入分析数据，提取出与光伏发电系统运行相关的关键信息，形成运行要素知识。这些知识有助于系统理解光伏发电系统的运行规律和特点。

紧接着，系统通过关键要素挖掘层依据发电运行要素向量和关键要素标注进行关键要素知识挖掘。在这一步中，系统进一步聚焦数据中的关键部分，提取出对光伏发电系统性能和稳定性至关重要的信息，形成关键要素知识。这些知识对于后续的数据处理和决策制定至关重要。

最后，系统通过敏感要素挖掘层依据发电运行要素向量和敏感要素标注进行敏感要素知识挖掘。在这一层中，系统运用高级算法和模型深入挖掘数据中的敏感信息，如异常值、突变点等，形成敏感要素知识。这些知识对于识别和预防光伏发电系统中的潜在问题具有重要意义。

完成以上各层的挖掘后，系统将运行要素知识、关键要素知识和敏感要素知识结合起来，形成最终的敏感资源数据。这些数据不仅包含了光伏发电系统的重要运行信息，还反映了系统的潜在风险和关键问题。通过对这些数据的进一步分析和处理，系统可以优化数据存储策略，提高数据处理效率，并保障数据的安全性。同时，这些数据也为光伏发电系统的性能监控和维护工作提供了有力支持。

在分布式光伏发电数据处理系统中，敏感数据检测分支扮演着至关重要的角色。它包含三个主要的挖掘层：运行要素挖掘层、关键要素挖掘层和敏感要素挖掘层。这些挖掘层协同工作，逐步深入地分析发电运行要素向量，以识别出其中的敏感资源数据。

首先，当系统接收到发电运行要素向量时，运行要素挖掘层开始发挥作用。它首先对这些数据进行预处理，包括标准化和特征选择，以消除不同维度间的量纲差异并突出重要特征。接下来，利用聚类算法（如K-means或DBSCAN）对数据进行聚类分析，以识别出光伏发电系统的不同运行模式。这些模式可能包括“高效运行模式”和“低功率模式”等。通过为每个聚类生成描述性的标签，运行要素挖掘层将识别出的运行模式及其标签作为运行要素知识输出。

紧接着，关键要素挖掘层接过数据的接力棒。它同样进行数据预处理和特征选择，但此时更加关注那些对光伏发电系统性能和稳定性至关重要的特征。利用决策树算法（如CART或ID3），关键要素挖掘层构建了一个决策树模型，并通过计算每个特征的信息增益或基尼指数来评估其重要性。这样，系统就能够提取出那些对光伏发电系统影响最大的关键因子，如“太阳辐照度”或“设备温度”等。这些关键因子及其重要性评估结果构成了关键要素知识。

最后，敏感要素挖掘层对发电运行要素向量进行更深入的分析。它同样进行数据预处理和特征选择，但此时的目标是识别出数据中的异常值、突变点等敏感信息。利用异常检测算法（如孤立森林或一类支持向量机），敏感要素挖掘层构建了一个异常检测模型，并对数据进行异常检测。这样，系统就能够识别出那些可能指示潜在问题或故障前兆的敏感点，如“功率骤降点”或“设备故障前兆点”等。结合敏感要素标注，系统对这些敏感点进行解释和分类，形成敏感要素知识。

通过以上三个挖掘层的协同工作，分布式光伏发电数据处理系统能够全面、深入地分析发电运行要素向量，并精确识别出其中的敏感资源数据。这些知识为后续的数据处理、存储和管理提供了有力支持，有助于提高光伏发电系统的性能、稳定性和安全性。

在又一些示例性设计思路下，所述多种光伏发电事件一一对应多种光伏发电类别状态向量；如果所述光伏发电状态日志包括图像日志，所述光伏发电类别状态向量为第一光伏发电状态查询向量；如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志和针对所述图像日志的原始状态数据，所述光伏发电类别状态向量为第二光伏发电状态查询向量；如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志和针对所述图像日志的发电状态节点数据，所述光伏发电类别状态向量为第三光伏发电状态查询向量；如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志、针对所述图像日志的原始状态数据和针对所述原始状态数据的异常状态节点数据，所述光伏发电类别状态向量为第四光伏发电状态查询向量。

在分布式光伏发电数据处理系统中，对于光伏发电状态日志的处理是一个关键环节。根据日志内容的不同，系统会生成相应的光伏发电类别状态向量，这些向量是后续数据分析和处理的基础。

首先，当光伏发电状态日志仅包含图像日志时，系统会生成第一光伏发电状态查询向量。这个向量主要基于图像识别技术，从图像中提取出与光伏发电状态相关的信息，如光伏板的颜色、阴影分布等，进而判断光伏板的工作状态。这种处理方式适用于那些仅需要通过图像就能大致判断光伏发电状态的场景。

其次，如果光伏发电状态日志除了图像日志外，还包括针对这些图像的原始状态数据，系统会生成第二光伏发电状态查询向量。原始状态数据可能包括光伏板的温度、电压、电流等参数。通过将图像信息与这些原始状态数据相结合，系统能够更准确地判断光伏发电状态，比如识别出是否存在遮挡、污损等问题。

再者，当光伏发电状态日志包含图像日志和针对这些图像的发电状态节点数据时，系统会生成第三光伏发电状态查询向量。发电状态节点数据可能包括光伏板在不同时间点的发电效率、功率等关键指标。这种处理方式使得系统能够关注光伏发电过程中的关键节点，从而更精确地评估光伏系统的性能。

最后，如果光伏发电状态日志包含了图像日志、针对这些图像的原始状态数据以及针对原始状态数据的异常状态节点数据，系统会生成第四光伏发电状态查询向量。异常状态节点数据可能包括光伏板在特定条件下的异常表现，如过热、短路等。通过综合考虑图像信息、原始状态数据和异常状态节点数据，系统能够全面、深入地了解光伏发电系统的运行状态，及时发现并处理潜在问题。

这些不同的光伏发电类别状态向量使得系统能够根据不同的数据输入灵活调整处理策略，从而更准确地评估和管理分布式光伏发电系统。通过对这些向量的深入分析和处理，系统能够优化数据存储策略、提高数据处理效率，并为光伏发电系统的性能监控和维护工作提供有力支持。

在一些示例中，所述运行要素知识包括运行需求模式、储能反馈数据、时序特征和针对所述分布式发电设备标识的动态运行标签中的最少一项；所述关键要素知识包括发电任务知识和安全监测知识的最少一项；所述敏感要素知识包括分布式地域特征、设备协议特征和电力资源企划特征中的最少一项。

在分布式光伏发电数据处理系统中，对于运行要素知识、关键要素知识和敏感要素知识的定义和提取是核心环节。这些要素知识是从发电运行要素向量中深入挖掘得出的，对于理解和优化光伏发电系统的运行至关重要。

首先，运行要素知识涵盖了多个方面，其中至少包括运行需求模式、储能反馈数据、时序特征和针对分布式发电设备标识的动态运行标签中的一项。运行需求模式反映了光伏发电系统在特定条件下的运行需求，如晴天、阴天或不同季节下的典型运行模式。储能反馈数据提供了关于储能设备（如电池）状态和使用情况的信息，这对于平衡光伏发电的供需关系至关重要。时序特征捕捉了光伏发电数据随时间变化的规律，如日变化、季节变化等。而动态运行标签则是针对每个分布式发电设备的唯一标识，记录了其在不同运行状态下的表现。

其次，关键要素知识至少包括发电任务知识和安全监测知识中的一项。发电任务知识涉及光伏发电系统的发电目标、任务优先级和调度策略等，这些信息对于确保系统的稳定供电至关重要。安全监测知识则关注光伏发电系统的安全状态，包括设备的运行状态监测、故障预警和异常处理等，以确保系统的安全运行。

最后，敏感要素知识至少包括分布式地域特征、设备协议特征和电力资源企划特征中的一项。分布式地域特征反映了不同地理位置对光伏发电系统的影响，如纬度、海拔和气候条件等。设备协议特征涉及光伏发电设备之间的通信协议和数据交换格式，这对于设备的互操作性和数据一致性至关重要。电力资源企划特征则关注电力资源的规划和管理，包括发电量的预测、储能设备的配置和电力需求的调度等，以实现电力资源的高效利用。

通过深入挖掘这些要素知识，分布式光伏发电数据处理系统能够更全面地了解光伏发电系统的运行状态和性能表现。这不仅有助于优化系统的运行策略，提高发电效率和安全性，还能为电力资源的规划和管理提供有力支持。同时，这些要素知识也为光伏发电系统的故障预警、异常处理和性能评估提供了重要依据。

在一种可替换的实施例中，所述数据优化存储处理网络包括联动知识提炼分支；所述联动知识提炼分支包括时序提炼节点、空间提炼节点、发电任务提炼节点和状态趋势提炼节点中的最少两项；所述对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量，包括：通过所述时序提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的时序数据进行知识向量提炼，得到光伏发电时序状态向量；通过所述空间提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的空间信息进行知识向量提炼，得到光伏发电空间状态向量；通过所述发电任务提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的任务属性进行识别，得到光伏发电类别状态向量；通过所述状态趋势提炼节点对所述分布式发电设备标识进行知识向量提炼，得到光伏发电状态趋势向量；依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量。

在分布式光伏发电数据处理系统中，数据优化存储处理网络的设计对于提高数据处理效率和存储质量至关重要。其中，联动知识提炼分支是该网络的重要组成部分，它通过多个提炼节点对光伏发电状态日志进行深入分析，从而得到发电运行要素向量。

首先，联动知识提炼分支至少包括时序提炼节点、空间提炼节点、发电任务提炼节点和状态趋势提炼节点中的两项。这些节点各自承担着不同的任务，共同构成了对光伏发电状态日志的全面分析框架。

时序提炼节点负责处理光伏发电状态日志中的时序数据。这些数据反映了光伏发电系统在不同时间点的运行状态和变化情况。通过时序提炼节点，系统能够提取出这些数据中的关键信息，形成光伏发电时序状态向量。这个向量描述了光伏发电系统在时间维度上的运行状态和变化规律。

空间提炼节点则关注光伏发电状态日志中的空间信息。这些信息涉及光伏板的位置、分布以及它们之间的空间关系等。通过空间提炼节点，系统能够将这些空间信息转化为光伏发电空间状态向量。这个向量揭示了光伏发电系统在空间维度上的运行特征和分布情况。

发电任务提炼节点负责识别光伏发电状态日志中的任务属性。这些属性描述了光伏发电系统的发电任务、目标以及与之相关的各种参数和条件。通过发电任务提炼节点，系统能够生成光伏发电类别状态向量，该向量反映了光伏发电系统在不同任务下的运行状态和性能表现。

状态趋势提炼节点则是对分布式发电设备标识进行知识向量提炼的关键节点。它通过分析设备标识中的历史数据和当前状态，预测设备的未来运行趋势和可能的状态变化。通过状态趋势提炼节点，系统能够得到光伏发电状态趋势向量，为设备的维护和管理提供有力支持。

在确定发电运行要素向量的过程中，系统会依据光伏发电时序状态向量、光伏发电空间状态向量、光伏发电类别状态向量和光伏发电状态趋势向量中的至少两项进行综合考量。这些向量包含了光伏发电系统在不同维度和层面上的运行状态和特征信息，通过将它们结合起来，系统能够更全面、准确地评估光伏发电系统的运行状态和性能表现。

综上所述，通过联动知识提炼分支和各个提炼节点的协同工作，分布式光伏发电数据处理系统能够实现对光伏发电状态日志的深入分析和处理，得到发电运行要素向量。这个向量是后续数据存储和管理的基础，有助于提高数据处理效率和存储质量，为光伏发电系统的优化运行和维护提供有力支持。

在分布式光伏发电数据处理系统中，采用多种提炼节点来全面分析光伏发电的运行状态和性能。这些提炼节点分别关注不同的方面，通过协同工作，能够提供全面的光伏发电系统洞察。

首先，时序提炼节点利用时间序列分析算法，如ARIMA模型，深入挖掘光伏发电状态日志中的时序数据。它首先对数据进行预处理，确保数据的平稳性，然后确定模型的参数，并进行参数估计。通过模型检验后，时序提炼节点能够预测未来一段时间内的光伏发电量，从而帮助了解发电量的变化趋势和周期性特征。

同时，空间提炼节点通过空间自相关分析算法，探索光伏发电系统中各组件之间的空间关系和布局对发电效率的影响。它收集各组件的地理位置和发电数据，构建空间权重矩阵，并计算全局和局部空间自相关程度。这样，能够识别出空间聚集现象和异常点，从而优化光伏板的布局，提高发电效率。

接下来，发电任务提炼节点利用决策树等机器学习算法，识别和分析光伏发电系统中的发电任务和相关参数。它从历史发电数据中选取与发电任务相关的特征，构建决策树模型，并进行剪枝操作以防止过拟合。通过这个节点，能够对新的发电任务进行分类和预测，准确判断系统的运行状态和性能，为调度和管理提供有力支持。

最后，状态趋势提炼节点运用长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法，分析光伏发电系统的历史数据和当前状态，预测其未来发展趋势和可能的状态变化。它对数据进行预处理后，设计并构建LSTM网络结构，并使用历史数据进行训练。通过这个节点，能够预测光伏发电系统的未来状态，包括发电量、设备故障等，从而提前采取相应的措施，确保系统的稳定运行。

综上所述，通过时序提炼节点、空间提炼节点、发电任务提炼节点和状态趋势提炼节点的协同工作，能够全面、深入地了解光伏发电系统的运行状态和性能表现。这为后续的数据存储和管理提供了有力支持，同时也为光伏发电系统的优化运行和维护提供了重要依据。

在另一些可能的实施例中，所述联动知识提炼分支还包括预警信息提炼节点；所述依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量，包括：通过所述预警信息提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的预警数据进行知识向量提炼，得到光伏发电预警状态向量；依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量、所述光伏发电预警状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量。

在又一种可能的实施例中，所述通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示，包括：依据所述发电运行要素向量生成第一线性知识特征；依据所述敏感资源数据生成第二线性知识特征；将所述第一线性知识特征和所述第二线性知识特征进行集成，得到线性集成知识特征；通过所述优化存储决策分支依据所述线性集成知识特征生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示。

在另一些可能的实施例中，分布式光伏发电数据处理系统的联动知识提炼分支进一步扩展了其功能，引入了预警信息提炼节点。这一节点的加入，使得系统能够更加敏锐地捕捉到光伏发电系统中可能存在的隐患和风险，并及时做出相应的响应。

预警信息提炼节点专门负责处理光伏发电状态日志中的预警数据。这些数据通常包含了与设备故障、性能下降或其他异常情况相关的信息。通过运用先进的数据分析技术，如异常检测算法或机器学习模型，预警信息提炼节点能够对这些预警数据进行深入挖掘和提炼，生成光伏发电预警状态向量。

这个预警状态向量不仅包含了预警事件的类型、严重程度和发生时间等关键信息，还能够反映出预警事件之间的关联性和趋势变化。因此，它为系统提供了一种有效的手段来识别和跟踪光伏发电系统中可能存在的问题，并在必要时触发相应的预警机制。

在确定发电运行要素向量的过程中，系统现在会同时考虑光伏发电时序状态向量、光伏发电空间状态向量、光伏发电类别状态向量、光伏发电预警状态向量以及光伏发电状态趋势向量中的至少两项。这些向量共同构成了对光伏发电系统运行状态的全面描述，涵盖了时间、空间、任务、预警和趋势等多个维度。

通过综合分析和处理这些向量中的信息，系统能够更加准确地评估光伏发电系统的运行状态和性能表现。例如，当系统检测到某个光伏板的发电量突然下降时，它可以结合时序状态向量和预警状态向量来分析这一变化的原因和可能的影响。如果这种下降是由于设备故障引起的，并且故障有扩大的趋势，系统就可以及时发出预警信息，并采取相应的措施来防止故障的进一步蔓延。

总的来说，通过引入预警信息提炼节点并扩展发电运行要素向量的确定过程，分布式光伏发电数据处理系统能够更加全面地了解和掌握光伏发电系统的运行状态和潜在风险。这有助于提高系统的可靠性和稳定性，同时也为光伏发电系统的优化运行和维护提供了更有力的支持。

在一些可独立的实施例中，所述方法还包括所述优化存储决策分支的调试的步骤，包括：获取分布式光伏发电数据示例和所述分布式光伏发电数据示例对应的数据优化存储指示示例；对分布式光伏发电数据示例进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量示例；通过所述敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量示例进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据示例；通过所述长短期记忆网络依据所述敏感资源数据示例和所述发电运行要素向量示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示；依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述长短期记忆网络进行网络权重变量改进，得到所述优化存储决策分支。

在另一些可独立的实施例中，分布式光伏发电数据处理系统在构建与优化其存储决策分支时，采取了一系列细致的调试步骤，以确保数据存储的高效性和安全性。这些步骤不仅体现了系统对光伏发电数据的深度处理能力，还展示了其自我学习和自我优化的能力。

首先，系统获取了分布式光伏发电数据示例及其对应的数据优化存储指示示例。这些数据示例是系统从实际运行环境中收集到的，具有代表性和多样性，能够充分反映光伏发电数据的各种特征和情况。而数据优化存储指示示例则是专家或领域知识对如何优化存储这些数据给出的建议或标准。

接着，系统对分布式光伏发电数据示例进行发电运行要素挖掘操作。这一步骤中，系统利用前面提到的各种提炼节点和算法，深入挖掘数据中的时序状态、空间状态、类别状态等关键信息，并将这些信息整合成发电运行要素向量示例。这个向量示例是对光伏发电数据的高度抽象和概括，包含了足够的信息量，以便于后续的处理和分析。

然后，系统通过敏感数据检测分支对发电运行要素向量示例进行敏感资源数据检测。敏感资源数据是指那些涉及隐私、安全或商业机密等重要信息的数据。系统通过一系列的检测规则和算法，识别出向量示例中的敏感资源数据，并进行相应的处理或标记，以确保这些数据在存储和使用过程中的安全性。

接下来，系统利用长短期记忆网络（LSTM）依据敏感资源数据示例和发电运行要素向量示例生成分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习并记住数据中的长期依赖关系。在这里，系统通过训练LSTM网络，使其能够根据输入的数据特征自动生成相应的数据优化存储指示。这些指示可能是关于数据存储位置、存储格式、压缩方式等方面的建议，旨在提高数据存储的效率和安全性。

最后，系统依据分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和数据优化存储指示示例对LSTM网络进行网络权重变量改进。这一步骤是系统的自我优化过程，它通过比较生成的待用数据优化存储指示和实际的优化存储指示示例，找出两者之间的差异和不足，并据此调整LSTM网络的权重变量，以提高网络生成数据优化存储指示的准确性和有效性。经过这样的改进后，系统就得到了优化存储决策分支，这个分支能够在实际运行中自动为光伏发电数据提供优化存储的决策支持。

在又一些可独立的实施例中，所述通过所述长短期记忆网络依据所述敏感资源数据示例和所述发电运行要素向量示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示；依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述长短期记忆网络进行网络权重变量改进，得到所述优化存储决策分支，包括：获取已基于共享训练集进行预调试的所述长短期记忆网络；通过所述长短期记忆网络中锁定的网络参量，以及所述发电运行要素向量示例生成第一线性知识特征示例，以及通过所述长短期记忆网络中非锁定的网络参量以及所述敏感资源数据示例生成第二线性知识特征示例；并依据所述第一线性知识特征示例和所述第二线性知识特征示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示；依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述非锁定的网络参量进行改进，直到符合调试达标要求，得到所述优化存储决策分支。

在又一些可独立的实施例中，分布式光伏发电数据处理系统在生成优化存储决策分支的过程中，采用了更加精细和灵活的方法，特别是通过长短期记忆网络（LSTM）来生成数据优化存储指示，并根据实际反馈进行网络权重的调整。以下是这一过程的详细解释：

首先，系统获取了一个已经基于共享训练集进行预调试的LSTM网络。这个预调试过程是通过使用一个包含多种情况和模式的共享训练集来完成的，目的是使LSTM网络能够学习到光伏发电数据的基本特征和规律。

接着，系统利用LSTM网络中锁定的网络参量和发电运行要素向量示例来生成第一线性知识特征示例。这里所说的“锁定的网络参量”是指在预调试过程中已经训练稳定，不需要再进行大幅调整的网络参数。而“发电运行要素向量示例”则是包含了光伏发电数据关键特征（如时序、空间布局等）的向量。系统通过将这些向量输入到LSTM网络中，并利用锁定的网络参量进行处理，得到了第一线性知识特征示例。

同时，系统还通过LSTM网络中非锁定的网络参量和敏感资源数据示例来生成第二线性知识特征示例。这里的“非锁定的网络参量”是指那些还需要根据实际反馈进行调整的网络参数。而“敏感资源数据示例”则是包含了光伏发电数据中敏感信息（如隐私、安全相关等）的示例。系统同样将这些示例输入到LSTM网络中，并利用非锁定的网络参量进行处理，得到了第二线性知识特征示例。

在生成了两个线性知识特征示例之后，系统依据这两个示例来生成分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示。这些指示是根据LSTM网络学习到的光伏发电数据特征和规律来生成的，旨在指导系统如何更高效地存储和管理这些数据。

然后，系统依据分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示和数据优化存储指示示例对非锁定的网络参量进行改进。这里的“数据优化存储指示示例”是专家或领域知识给出的关于如何优化存储光伏发电数据的建议或标准。系统通过比较生成的预测数据优化存储指示和这些示例，找出两者之间的差异和不足，并据此调整LSTM网络中非锁定的网络参量。

最后，系统重复上述过程，直到非锁定的网络参量符合调试达标要求，从而得到优化存储决策分支。这个分支能够在实际运行中自动为光伏发电数据提供优化存储的决策支持，提高数据存储的效率和安全性。

在另一些可能的示例中，可以通过公式来更具体地描述上述过程中涉及的一些关键步骤和计算。请注意，以下公式是概念性的，并不代表实际的代码或严格的数学表示，但它们能够帮助理解整个过程的基本框架。

首先，例如已经有了一个预训练的LSTM网络，其参数分为锁定的（（theta_{locked}））和非锁定的（（theta_{unlocked}））两部分。还拥有发电运行要素向量示例（（V_{op}））和敏感资源数据示例（（D_{sens}））。

生成线性知识特征示例：

利用锁定的网络参量和发电运行要素向量示例生成第一线性知识特征示例：

（L_{feat1}=LSTM_{theta_{locked}}（V_{op}））

利用非锁定的网络参量和敏感资源数据示例生成第二线性知识特征示例：

（L_{feat2}=LSTM_{theta_{unlocked}}（D_{sens}））

这里，（LSTM_{theta_{locked}}）和（LSTM_{theta_{unlocked}}）分别表示使用锁定和非锁定参数的LSTM网络。

生成预测数据优化存储指示：

合并两个线性知识特征示例以生成预测数据优化存储指示。这个过程可能涉及更复杂的操作，但为了简化，可以表示为一个加权组合或其他形式的融合：

（I_{pred}=f（L_{feat1}，L_{feat2}））

其中，（f）是一个融合函数，它可能是加权平均、连接（concatenation）后通过另一个神经网络等。

网络参量改进：

假设有一个损失函数（L），用于衡量预测数据优化存储指示（I_{pred}）与数据优化存储指示示例（I_{example}）之间的差异。那么，网络参量的改进可以通过梯度下降或其他优化算法来实现：

（theta_{unlocked}leftarrowtheta_{unlocked}-etanabla_{theta_{unlocked}}L（I_{pred}，I_{example}））

其中，（eta）是学习率，（nabla_{theta_{unlocked}}）表示关于非锁定参数的梯度。

重复过程直至收敛：

重复上述步骤，直到损失函数（L）减小到某个预定的阈值以下，或者达到预定的迭代次数，这时可以认为非锁定的网络参量已经符合调试达标要求。

最终，得到的优化存储决策分支将是一个经过调试的LSTM网络，它能够根据输入的光伏发电数据生成有效的数据优化存储指示。这个过程结合了预训练的LSTM网络、发电运行要素向量、敏感资源数据以及专家示例，通过迭代优化非锁定参数来改进存储决策。

请结合参阅图2，本发明实施例还提供了一种分布式光伏发电数据处理系统100，包括处理器111，以及与处理器111连接的存储器112和总线113。其中，处理器111和存储器112通过总线113完成相互间的通信。处理器111用于调用存储器112中的程序指令，以执行上述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者系统中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，应用于分布式光伏发电数据处理系统，所述方法包括：

对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量；所述发电运行要素向量包括若干个通道的光伏发电状态向量；所述目标分布式光伏发电数据包括光伏发电状态日志和分布式发电设备标识；所述目标分布式光伏发电数据为多种光伏发电事件中的一种光伏发电事件对应的光伏发电数据；

通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据；所述敏感资源数据用于从多个注意力标签影响数据优化存储指示的确定；所述敏感资源数据依据所述多种光伏发电事件一对一匹配的多个敏感资源标注信息中的一个敏感资源标注信息生成；

通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示；其中，所述数据优化存储处理网络由长短期记忆网络结合敏感数据检测分支通过联合调试所确定。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述敏感数据检测分支包括运行要素挖掘层、关键要素挖掘层和敏感要素挖掘层；所述通过数据优化存储处理网络中的敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据，包括：

从所述发电运行要素向量中确定光伏发电类别状态向量；

确定所述光伏发电类别状态向量对应的敏感资源标注信息；所述敏感资源标注信息包括运行要素标注、关键要素标注和敏感要素标注；

通过所述运行要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述运行要素标注进行运行要素知识挖掘，得到运行要素知识；

通过所述关键要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述关键要素标注进行关键要素知识挖掘，得到关键要素知识；

通过所述敏感要素挖掘层依据所述发电运行要素向量和所述敏感要素标注进行敏感要素知识挖掘，得到敏感要素知识；

根据所述运行要素知识、所述关键要素知识和所述敏感要素知识结合得到所述敏感资源数据。

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述多种光伏发电事件一一对应多种光伏发电类别状态向量；

如果所述光伏发电状态日志包括图像日志，所述光伏发电类别状态向量为第一光伏发电状态查询向量；

如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志和针对所述图像日志的原始状态数据，所述光伏发电类别状态向量为第二光伏发电状态查询向量；

如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志和针对所述图像日志的发电状态节点数据，所述光伏发电类别状态向量为第三光伏发电状态查询向量；

如果所述光伏发电状态日志包括所述图像日志、针对所述图像日志的原始状态数据和针对所述原始状态数据的异常状态节点数据，所述光伏发电类别状态向量为第四光伏发电状态查询向量。

4.根据权利要求2所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述运行要素知识包括运行需求模式、储能反馈数据、时序特征和针对所述分布式发电设备标识的动态运行标签中的最少一项；所述关键要素知识包括发电任务知识和安全监测知识的最少一项；所述敏感要素知识包括分布式地域特征、设备协议特征和电力资源企划特征中的最少一项。

5.根据权利要求2所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述数据优化存储处理网络包括联动知识提炼分支；所述联动知识提炼分支包括时序提炼节点、空间提炼节点、发电任务提炼节点和状态趋势提炼节点中的最少两项；所述对目标分布式光伏发电数据进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量，包括：

通过所述时序提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的时序数据进行知识向量提炼，得到光伏发电时序状态向量；

通过所述空间提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的空间信息进行知识向量提炼，得到光伏发电空间状态向量；

通过所述发电任务提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的任务属性进行识别，得到光伏发电类别状态向量；

通过所述状态趋势提炼节点对所述分布式发电设备标识进行知识向量提炼，得到光伏发电状态趋势向量；

依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量。

6.根据权利要求5所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述联动知识提炼分支还包括预警信息提炼节点；

所述依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量，包括：

通过所述预警信息提炼节点对所述光伏发电状态日志包含的预警数据进行知识向量提炼，得到光伏发电预警状态向量；

依据所述光伏发电时序状态向量、所述光伏发电空间状态向量、所述光伏发电类别状态向量、所述光伏发电预警状态向量和所述光伏发电状态趋势向量中的最少两项确定所述发电运行要素向量。

7.根据权利要求1所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述通过所述数据优化存储处理网络中的优化存储决策分支依据所述敏感资源数据和所述发电运行要素向量生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示，包括：

依据所述发电运行要素向量生成第一线性知识特征；

依据所述敏感资源数据生成第二线性知识特征；

将所述第一线性知识特征和所述第二线性知识特征进行集成，得到线性集成知识特征；

通过所述优化存储决策分支依据所述线性集成知识特征生成所述目标分布式光伏发电数据对应的最少一个待用数据优化存储指示。

8.根据权利要求7所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括所述优化存储决策分支的调试的步骤，包括：

获取分布式光伏发电数据示例和所述分布式光伏发电数据示例对应的数据优化存储指示示例；

对分布式光伏发电数据示例进行发电运行要素挖掘操作，得到发电运行要素向量示例；

通过所述敏感数据检测分支对所述发电运行要素向量示例进行敏感资源数据检测，得到敏感资源数据示例；

通过所述长短期记忆网络依据所述敏感资源数据示例和所述发电运行要素向量示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示；

依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述长短期记忆网络进行网络权重变量改进，得到所述优化存储决策分支；

其中，所述通过所述长短期记忆网络依据所述敏感资源数据示例和所述发电运行要素向量示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示；

依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个待用数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述长短期记忆网络进行网络权重变量改进，得到所述优化存储决策分支，包括：

获取已基于共享训练集进行预调试的所述长短期记忆网络；

通过所述长短期记忆网络中锁定的网络参量，以及所述发电运行要素向量示例生成第一线性知识特征示例，以及通过所述长短期记忆网络中非锁定的网络参量以及所述敏感资源数据示例生成第二线性知识特征示例；

并依据所述第一线性知识特征示例和所述第二线性知识特征示例生成所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示；

依据所述分布式光伏发电数据示例对应的最少一个预测数据优化存储指示和所述数据优化存储指示示例对所述非锁定的网络参量进行改进，直到符合调试达标要求，得到所述优化存储决策分支。

9.一种分布式光伏发电数据处理系统，其特征在于，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行权利要求1-8任一项所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的基于机器学习的分布式光伏发电数据处理方法。