[发明专利]一种应用于能源工业云网的多源异构数据融合方法和装置

说明书

本申请提供了一种应用于能源工业云网的多源异构数据融合方法和装置，方法包括：将第一信息输入至数据接口规范生成模型中的智能体，获得智能体动作，第一信息包括第一环境状态和/或第一奖赏值，第一环境状态与多源异构数据相关，将智能体动作输入至数据接口规范生成模型中的学习环境，获得第二环境状态和第二奖赏值，根据第二奖赏值确定是否满足最优值函数，若是，则将第二环境状态作为多源异构数据对应的融合后数据，若否，则将第二环境状态作为第一环境状态，将第二奖赏值作为第一奖赏值，返回执行将第一信息输入至数据接口规范生成模型中的智能体。本申请基于数据接口规范生成模型对多源异构数据进行融合处理，提高了多源异构数据的融合效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种应用于能源工业云网的多源异构数据融合方法和装置。

背景技术

能源工业云网是工业互联网在能源电力领域的具体实践和重要载体。在能源工业云网智能接入体系中，通常会接入来自多个设备的数据，以满足人们对数据信息丰富度、实时性、准确可靠性等方面的要求。由于来自多个设备数据为多源异构数据，这就需要在接入能源工业云网之前先对多源异构数据进行融合处理，以将多源异构数据处理为统一的标准数据。

目前，在能源工业云网智能接入体系中，通常基于ETL工具实现对多源异构数据进行融合处理，但是这种多源异构数据融合方法对多源异构数据进行融合处理的效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种应用于能源工业云网的多源异构数据融合方法和装置，用于提高多源异构数据的融合效率，其技术方案如下：

一种应用于能源工业云网的多源异构数据融合方法，包括：

将第一信息输入至数据接口规范生成模型中的智能体，获得智能体动作，其中，第一信息包括第一环境状态和/或第一奖赏值，第一环境状态与多源异构数据相关，智能体中包括样本生成策略，智能体动作为根据样本生成策略对第一环境状态进行抽样和/或预处理，或，不进行处理得到的数据，样本生成策略为预设的初始策略或根据第一奖赏值确定；

将智能体动作输入至数据接口规范生成模型中的学习环境，获得第二环境状态和第二奖赏值，其中，第二环境状态为第一环境状态对应的融合后数据，第二奖赏值反映第二环境状态和第一环境状态的差异程度；

根据第二奖赏值确定是否满足预设的最优值函数，若是，则将第二环境状态作为多源异构数据对应的融合后数据，若否，则将第二环境状态作为第一环境状态，将第二奖赏值作为第一奖赏值，返回执行将第一信息输入至数据接口规范生成模型中的智能体。

可选的，将智能体动作输入至数据接口规范生成模型中的学习环境，包括：

对智能体动作和第二信息进行对比处理，获得对比结果，其中，第二信息为用于得到智能体动作的第一环境状态；

根据对比结果，确定第二环境状态和第二奖赏值。

可选的，第二奖赏值为向量形式；

根据第二奖赏值确定是否满足预设的最优值函数，包括：

对第二奖赏值进行加工处理，获得加工结果；

确定加工结果是否满足最优值函数。

可选的，对比处理包括以下处理中的一种或多种：求差、求数学期望、求算数平均；

加工处理包括以下处理中的一种或多种：求和、求模、求均值。

可选的，根据第二奖赏值确定是否满足预设的最优值函数，包括：

根据第二奖赏值和第二环境状态，计算累积奖赏值；

根据累积奖赏值确定是否满足最优值函数。