[发明专利]一种电力领域的人工智能算法库引擎的实现方法

权利要求书

1.一种电力领域的人工智能算法库引擎的实现方法，其特征在于：

构建数据预处理模块：该模块用于提供多种数据预处理方式，包括缺省值处理、数据归一化、PCA降维处理、序列特征映射、切分数据集和异常值检测；并且在处理过程中，根据专家库以及数据特点，对数据进行检测和处理；

构建模型训练模块：用于提供算法模型，方便用户进行选择训练，并进行结果测试；

构建预先训练的算法模型模块：该模块用于解决特定的电力领域问题。

2.如权利要求1所述的电力领域的人工智能算法库引擎的实现方法，其特征在于：构建模型训练模块时，针对电力领域需要解决的问题类别设置问题训练模型，包括电量预测模型、设备故障分类模型、电力实体识别模型以及电力设备图像检测模型。

3.如权利要求1所述的电力领域的人工智能算法库引擎的实现方法，其特征在于：提供针对所述预先训练的算法模型模块的查询端口和下载端口，用户通过输入查询数据，下载和调用预先训练的算法模型模块。

4.如权利要求1至3任一所述的电力领域的人工智能算法库引擎的实现方法，其特征在于：还包括预训练算法调用流程，该调用流程的具体实施过程：用户根据问题类别，选择相应的预训练模型；用户根据所选择的预训练模型，导入相应格式的数据；运行模型后，用户查看运行结果，以便判断算法模型是否达到要求。