(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210829727.5 (22)申请日 2022.07.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114911788 A (43)申请公布日 2022.08.16 (73)专利权人 中国长江三峡集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区玉渊潭南路1号 (72)发明人 张子良　马宝林　易侃　文仁强　 张皓　杜梦蛟　王浩　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 张琳琳 (51)Int.Cl. G06F 16/215(2019.01) G06F 16/23(2019.01)G06F 16/2458(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 114723093 A,202 2.07.08 CN 114692950 A,2022.07.01 US 2007294247 A1,20 07.12.20 CN 113569972 A,2021.10.2 9 Nan Jiang等.Bi LSTM-A: A mis sing value imputati on method for PM2.5 predicti on. 《2020 2nd I nternati onal Conference o n Applied Machine Learn ing (ICAML)》 .2020,第 23-28页. 审查员 王晓明 (54)发明名称 一种数据插补方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种数据插补方法、 装置及存 储介质， 包括： 获取待处理风数据序列， 待处理风 数据序列包括与第一时间段对应的第一数据序 列、 第二时间段对应的空白数据序列及第三时间 段对应的第二数据序列； 对第一数据序列和第二 数据序列分别从第一时间变化方向和第二时间 变化方向进行循环取值， 并分别基于各次取值的 各数据之间的关系预测第二时间段中目标时间 点对应的第一数据和第二数据， 得到第一数据序 列和第二数据序列， 最后基于目标时间点对第一 数据序列与第二数据序列中的对应数据进行融 合处理， 从而确定空白数据序列中的数据。 本方 案从两个时间方向对空白数据进行预测， 提升了 数据插补的精度， 提高了风资源评估的准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图7页 CN 114911788 B 2022.09.27 CN 114911788 B 1.一种数据插补方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处理风数据序列， 所述待处理风数据序列包括与第 一时间段对应的第 一数据序 列、 第二时间段对应的空白数据 序列以及第三时间段对应的第二数据 序列； 基于第一步长在所述第 一数据序列中沿第 一时间变化方向循环取值， 并基于各次取值 的各数据之 间的关系预测所述第二时间段中目标时间点对应的第一数据， 将所述第一数据 加入所述第一数据 序列中， 以更新所述第一数据 序列得到第一数据 序列； 所述基于第 一步长在所述第 一数据序列中沿第 一时间变化方向循环取值， 并基于各次 取值的各数据之间的关系预测所述第二时间段中目标时间点对应的第一数据， 将所述第一 数据加入所述第一数据 序列中， 以更新所述第一数据 序列得到第一数据 序列， 包括： 基于第一步长在所述第 一数据序列中沿第 一时间变化方向取值， 以获取第 一数据序列 中的第一目标 数据序列； 将所述第一目标数据序列输入预设第 一时间序列模型， 基于所述第 一目标数据序列中 各数据之间的关系进行 预测， 以确定所述第二时间段中目标时间点对应的第一数据； 将所述第一数据加入所述第 一数据序列中， 以更新所述第 一数据序列得到第 一数据序 列； 基于第二步长在所述第 二数据序列中沿第 二时间变化方向循环取值， 并基于各次取值 的各数据之 间的关系预测所述第二时间段中目标时间点对应的第二数据， 将所述第二数据 加入所述第二数据 序列中， 以更新所述第二数据 序列得到第二数据 序列； 基于所述目标时间点对所述第一数据序列与所述第二数据序列中的对应数据进行融 合处理， 确定所述空白数据 序列中的各个数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 一数据加入所述第 一数据序 列中， 以更新所述第一数据 序列得到第一数据 序列， 包括： 将所述第二 时间段中目标时间点对应的第 一数据加入所述第 一数据序列中， 得到更新 的第一数据 序列； 基于第一步长在所述更新的第 一数据序列中沿第 一时间变化方向循环取值， 以获取更 新后的第一数据 序列中的第一目标 数据序列； 将所述更新后的第 一数据序列中的第 一目标数据序列输入预设第 一时间序列模型， 基 于所述第一目标 数据序列中各 数据之间的关系进行 预测， 以更新所述第一数据 序列。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于第 二步长在所述第 二数据序列中 沿第二时间变化方向循环取值， 并基于各次取值的各数据之间的关系预测所述第二时间段 中目标时间点对应的第二数据， 将所述第二数据加入所述第二数据序列中， 以更新所述第 二数据序列得到第二数据 序列， 包括： 基于第二步长在所述第 二数据序列中沿第 二时间变化方向取值， 以获取第 二数据序列 中的第二目标 数据序列； 将所述第二目标数据序列输入预设第 二时间序列模型， 基于所述第 二目标数据序列中 各数据之间的关系进行 预测， 以确定所述第二时间段中目标时间点对应的第二数据； 将所述第二数据加入所述第 二数据序列中， 以更新所述第 二数据序列得到第 二数据序 列。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 二数据加入所述第 二数据序权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114911788 B 2列中， 以更新所述第二数据 序列得到第二数据 序列， 包括： 将所述第二 时间段中目标时间点对应的第 二数据加入所述第 二数据序列中， 得到更新 的第二数据 序列； 基于第二步长在所述更新的第 二数据序列中沿第 二时间变化方向循环取值， 以获取更 新后的第二数据 序列中的第二目标 数据序列； 将所述更新后的第 二数据序列中的第 二目标数据序列输入预设第 二时间序列模型， 基 于所述第二目标 数据序列中各 数据之间的关系进行 预测， 以更新第二数据 序列。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标时间点对所述第 一数据 序列与所述第二数据序列中的对应数据进 行融合处理， 确定所述空白数据序列中的各个数 据， 包括： 基于所述目标时间点分别获取所述更新的第一数据序列和所述更新的第二数据序列 中的第一对应数据和第二对应数据； 对所述第一对应数据和第 二对应数据进行融合处理， 以确定空白数据序列中的各个数 据。 6.一种数据插补装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取待处理风数据序列， 所述待处理风数据序列包括与第一时间 段对应的第一数据序列、 第二时间段对应的空白数据序列以及第三时间段对应的第二数据 序列； 第一更新模块， 用于基于第 一步长在所述第 一数据序列中沿第 一时间变化方向循环取 值， 并基于各次取值的各数据之间的关系预测所述第二时间段中目标时间点对应的第一数 据， 将所述第一数据加入所述第一数据序列中， 以更新所述第一数据序列得到第一数据序 列； 所述第一更新模块包括： 第一取值子单元， 用于基于第一步长在所述第一数据序列中沿第一时间变化方向取 值， 以获取第一数据 序列中的第一目标 数据序列； 第一数据确定子单元， 用于将所述第一目标数据序列输入预设第一时间序列模型， 基 于所述第一目标数据序列中各数据之 间的关系进 行预测， 以确定所述第二时间段中目标时 间点对应的第一数据； 第一数据序列确定子单元， 用于将所述第一数据加入所述第一数据序列中， 以更新所 述第一数据 序列得到第一数据 序列 第二更新模块， 用于基于第 二步长在所述第 二数据序列中沿第 二时间变化方向循环取 值， 并基于各次取值的各数据之间的关系预测所述第二时间段中目标时间点对应的第二数 据， 将所述第二数据加入所述第二数据序列中， 以更新所述第二数据序列得到第二数据序 列； 空白数据确定模块， 用于基于所述目标时间点对所述第 一数据序列与 所述第二数据序 列中的对应数据进行融合处 理， 确定所述空白数据 序列中的各个数据。 7.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器和 处理器， 所述存储器和所述处理器之间互相通信连接， 所述存储器中存储有 计算机指 令， 所述处理器通过执行所述计算机指 令， 从而执行权利要求 1‑5中任一项 所述的权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114911788 B 3