[发明专利]一种电网异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710101634.X | 申请日： | 2017-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN106656637B | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 李书芳;郑凤鸣;吴博;郭志民;张小斐;耿俊成;万迪明 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司电力科学研究院;北京邮电大学;国家电网公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 11413 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 项京;马敬<国际申请>=<国际公布>=< |
| 地址： | 450052 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种异常检测方法及装置，方法包括：获得电网系统的目标时间序列数据，并将目标时间序列数据转换成第一矩阵；将第一矩阵输入到预先训练得到的编解码模型中，获得第二矩阵，计算第二矩阵相对于所述第一矩阵的第一误差，并在第一误差超出预设的误差范围时，确定目标时间序列数据为异常序列数据。应用本发明实施例，利用预先训练得到的编解码模型检测异常，减少了电力系统异常检测工作中的人工工作量，提高了异常检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得电网系统的目标时间序列数据，并将所述目标时间序列数据转换成第一矩阵；/n将所述第一矩阵输入到预先训练得到的编解码模型中，获得第二矩阵；所述编解码模型包括编码器模型和解码器模型，其中，所述编码器模型和所述解码器模型均为循环神经网络模型；/n计算所述第二矩阵相对于所述第一矩阵的第一误差，并在所述第一误差超出预设的误差范围时，确定所述目标时间序列数据为异常序列数据；/n预先训练所述编解码模型的步骤包括：/n获取正常时间序列数据；/n将所述正常时间序列数据作为训练样本，输入到初始编码器模型，获得初始编码器模型隐含层的初始状态值；/n将所述初始状态值输入到初始解码器模型，得到满足训练结束条件的编解码模型。/n
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