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本发明涉及机台模型更新技术领域，具体涉及一种基于历史事件时间维度的模型更新方法、系统及计算机程序产品。其中方法包括：识别参考模型对应机台在设定时段内经历的历史事件及对应的发生时间；当所述历史事件与所述场景变化类型相同时，将所述历史事件识别为匹配事件；根据所述匹配事件的发生时间确定所述参考模型的参考权重；对比所述非匹配事件与所述匹配事件之间的关联度；当所述关联度大于预设关联度阈值时，维持或降低所述参考权重；当所述关联度小于或等于所述关联度阈值时，将对应参考模型从参考模型集合中剔除；根据调整后的参考权重和保留的参考模型对目标模型进行更新。本发明可以提升机台模型更新的准确性和稳定性。

本申请涉及半导体领域，尤其涉及一种机台数据压缩策略更新方法、设备及存储介质。方法包括：根据目标机台内多个批次的机台数据的压缩策略，预测在未来时间轴下不同时间点的累计内存占用量；当任意时间点的累计内存占用量大于预设内存阈值时，更新对应异常时间点下所述综合访问概率与压缩策略之间的映射关系，包括：降低所述映射关系中的分级数量；基于更新后的映射关系，更新异常时间点所处时间区间的压缩策略；比较相邻时间区间的压缩策略，当压缩策略相同时，将相邻的时间区间合并为一个时间区间。本发明实现了存储资源的动态、按需分配，达成数据存储成本与响应效率之间的平衡。

本发明涉及数据重构技术领域，尤其涉及一种光伏电站的多源数据重构方法、装置、设备及存储介质，所述方法摆脱了传统光伏数据治理依赖人工巡检与主观判别的局限，通过多源异构数据时序对齐、量化误差辨识、可微分物理约束修复与多任务联合重构的完整算法链路，实现电站电气量与气象数据的精准重构；借助置信度打分机制与标准化数据集管理模式，确保多源数据重构的物理一致性与结果可复现性。所述方法解决了数据预处理缺失、重构误差不可控、物理约束违背等问题，降低成本的同时，提升了数据重构的实时性与准确率，有效保障数据真实性与运维决策可靠性，为光伏电站提供系统性技术支撑，适用于各类新能源电站数据重构的标准化管控场景。