申请/专利权人：国网山东省电力公司信息通信公司;国网山东省电力公司

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851920A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/0464;G06F18/25;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及电力数据异常检测技术领域，具体为电力物联数据异常检测方法及系统，利用堆叠离散小波变换对原始电力数据进行分解，并将分解后的数据输入到时空网络模型中，能够同时挖掘时序特征和序列间的复杂关联。在训练过程中，将数据切片作为输入训练异常检测模型，最后在待检测的数据经过预处理后输入异常检测模型，并与真实数据计算异常评分，判断评分是否超过阈值，超过则为异常。通过运用离散小波变换、时空网络以及变分自编码方法，能够更好地表征时间序列数据，从而提高异常识别的准确性。

主权项：1.电力物联数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电力时间序列数据并预处理，经分解得到频率分量和对应的通道数、序列数和预测时间窗口长度，形成数据集；得到的数据集基于训练完毕的异常检测模型，分别捕获时间序列的长距离时间依赖性与多序列间的特征关系，并根据时间序列数据进行重构得到预测值；得到的预测值利用多元高斯分布确定异常得分，以马氏距离作为异常得分的度量标准，当异常得分超过阈值则对应的数据点为异常。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网山东省电力公司信息通信公司;国网山东省电力公司 电力物联数据异常检测方法及系统

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