一种基于机器学习的多场景新能源数据的自动补录方法与系统

本发明公开了一种基于机器学习的多场景新能源数据的自动补录方法与系统，方法包括：预处理新能源场景的历史数据，并按场景类型分组数据，通过注意力模块对各场景特征向量加权求和；对融合数据进行自相关和与时间序列的互相关分析，划分历史近似和时间相关性特征组，并两两匹配特征对；将时间戳编码为嵌入向量；利用随机森林模型补全历史近似特征组的缺失值；LSTM模型结合随机森林模型输出的特征重要性权重调整LSTM输入门权重，补全时间相关性特征组的缺失值；将补全后的历史近似和时间相关性特征组加和得到融合数据。本发明充分利用了数据中的历史规律和时间序列信息，能够有效处理多场景新能源数据的缺失问题，所提算法具有有效性和适应性。