基于多维度数据优化融合的电力数据异常精准检测

摘要

电力数据因时空分布的高度异质性和电磁干扰的影响，导致采集数据不准确，单一特征提取易忽略短期剧烈波动，增加异常检测误检率。为此，提出基于多维度数据优化融合的电力数据异常精准检测方法。采用多维度数据融合技术，综合考虑时间和空间等多个维度的信息，有效整合和分析不同时空下的电力数据，以适应电力数据的时空异质性。提取多维度电力数据的波动性、趋势性和变动性等特征，构建考虑电网动态行为的异常检测模型，并利用误差计算验证检测结果的有效性，实现对电力数据异常的准确高效识别。实验结果表明，该方法查全率高、误检率低，能全面精准识别异常，为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。

关键词

多维度数据优化融合 / 电力数据异常检测 / 电网动态行为 / 关键异常特征 / 误差计算