[发明专利]图形数据资源管理的方法及其系统

说明书

本发明的图形数据资源管理的方法，属于电力系统的技术领域，解决现有技术的方法容易出现学习任务重复的情况，且学习后数据不能共享的技术问题。包括获取所建立的多个学习任务信息；根据终端用户所输入的学习信息分配与所述多个学习任务信息相关的任务信息；根据所述任务信息获取训练数据集，所述包括通用训练数据集，所述通用训练数据集能够获取电力系统中储存的第一图形数据；所述终端用户根据获取的第一图形数据进行学习；获取所述终端用户学习后的第二图形数据并储存。本发明用以完善电力系统学习的功能，满足人们对电力系统学习高效率的要求。

技术领域

本发明属于电力系统的技术领域，尤其是一种图形数据资源管理的方法及其系统。

背景技术

在电力系统的领域中，需要对电气设备图形和内容构造图样进行学习，学习设备的应用范围和功能及其性能知识。实现学习算法需要依赖于算法、算力和数据集这三个关键因素。在算法方面，目前已经有多个成熟的框架，开发者只需要通过简单预设适当的模型参数，并调用相关接口，就能完成深度学习过程。但是为了获得较好的学习图集或图模型，训练过程中往往需要引入大量的数据集和算力资源，容易出现相同问题多次学习，造成人员精力和时间的浪费。

目前，在电网公司内部，与人工智能相关项目，都是根据项目实际情况分别进行算力资源投资，这很自然的造成不同程度的GPU资源浪费，并且，各项目分别独立建设，数据集、最终模型都不共享，很容易导致重复建设，直接增加了企业运营成本，也不利于深度学习技术在电力行业的推广。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本申请提供了一种图形数据资源管理的方法，解决现有技术的方法容易出现学习任务重复的情况，且学习后数据不能共享的技术问题。本案的技术方案有诸多技术效果，见下文。

提供一种图形数据资源管理的方法，用于电力行业深度学习数据的管理，所述方法包括：

获取所建立的多个学习任务信息；

根据终端用户所输入的学习信息分配与所述多个学习任务信息相关的任务信息；

根据所述任务信息获取训练数据集，所述包括通用训练数据集，所述通用训练数据集能够获取电力系统中的第一图形数据；

所述终端用户根据获取的第一图形数据进行学习；

获取所述终端用户学习后的第二图形数据并储存。

在一个优选或可选的实施方式中，所述通用训练数据集能够获取电力系统中储存的第一图形数据的方法包括：

获取图形数据标准；

判断所述第一图形数据是否符合所述图形数据标准，如是，进行储存，如不是不进行存储。

在一个优选或可选的实施方式中，所述终端用户根据获取的第一图形数据进行学习的方法包括，

获取终端用户学习完成后的信息；

根据所述终端用户学习完成后的信息，回第一图形数据。

在一个优选或可选的实施方式中，获取所述终端用户学习后的第二图形数据并储存的方法，所述第二图形数据包括终端用户上传的第三图形数据和所述第一图形数据，包括：

获取图形标准数据；

判断所述第三图形数据是否符合所述图形数据标准，如是，进行储存，如不是不进行存储。

另一方面提供一种图形数据资源管理的系统，用于电力行业深度学习数据的管理，所述系统包括：

第一获取模块，用于获取所建立的多个学习任务信息；

学习框架模块，用于根据终端用户所输入的学习信息分配与所述多个学习任务信息相关的任务信息；