申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807544A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明属于电力数据处理领域，具体涉及一种基于深度学习的电网异常数据智能检测方法；所述方法包括获取原始的电网时序数据；通过变分自编码器VAE模型对所述原始的电网时序数据进行降维处理，获得降维后的电网时序数据；通过Transformer模型对所述降维后的电网时序数据进行自注意力处理，获得具有上下文信息的电网时序数据；通过长短时记忆神经网络LSTM模型对所述具有上下文信息的电网时序数据进行预测处理，获得电网异常数据检测结果。本发明能够基于电网异常数据之间的时序关联关系，准确识别出异常结果。

主权项：1.一种基于深度学习的电网异常数据智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始的电网时序数据；通过变分自编码器VAE模型对所述原始的电网时序数据进行降维处理，获得降维后的电网时序数据；通过Transformer模型对所述降维后的电网时序数据进行自注意力处理，获得具有上下文信息的电网时序数据；通过长短时记忆神经网络LSTM模型对所述具有上下文信息的电网时序数据进行预测处理，获得电网异常数据检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于深度学习的电网异常数据智能检测方法

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