[发明专利]一种电力系统时间序列异常数据检测与修正方法及系统

权利要求书

1.一种电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，多尺度深度残差网络模型的训练：设定网络模型为多尺度输入、基于残差单元的特征提取器和误差修正三个部分；整个网络的开始部分为多尺度输入模块，在所述多尺度输入模块提取完特征向量后，使用多个所述残差单元对所述多尺度输入模块提取的特征向量进一步映射，得到误差序列，最后输入数据序列减去所述误差序列得到修正后的数据序列；

第二步，多尺度深度残差网络的电力系统时间序列异常数据检测与修正：通过大小为N的滑动窗口在对输入的电力数据进行采样作为所述多尺度深度残差网络的输入，然后经由所述多尺度深度残差网络得到误差序列；得到所述误差序列后，通过一个标准化阈值对所述误差序列进行处理，得到数据的异常点。

2.如权利要求1所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第一步中，所述多尺度深度残差网络模型包括：所述多尺度深度残差网络的电力系统时间序列异常数据检测与修正的数据输入部分，所述多尺度深度残差网络的电力系统时间序列异常数据检测与修正模型用对输入采用多尺度卷积来提取特征并联后作为输入。

3.如权利要求2所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第一步中，所述多尺度输入模块采用三个尺度卷积提取特征。

4.如权利要求3所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第一步中，所述三个尺度卷积的卷积核大小分别为1×1，3×1，5×1。

5.如权利要求1所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第二步中，所述多尺度深度残差网络的电力系统时间序列异常数据检测与修正预测部分，为将多尺度输入模块输出的特征向量作为输入，然后使用多个残差结构对多所述尺度输入模块的输出进一步表示，最后通过一个全连接层将矢量映射到误差序列中；在得到误差序列后，通过一个所述标准化阈值对误差序列进行处理，得到数据的异常点。

6.如权利要求5所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第二步中，所述标准化阈值θ_i的选取公式为θ_i＝α(p_i+q_i)，其中q_i为误差序列中的第i个数据点，p_i为原始序列的i个数据点，α为阈值系数。

7.如权利要求6所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第二步中，当q_i超过θ_i时，作为一个异常点。

8.如权利要求7所述的电力系统时间序列异常数据检测与修正方法，其特征在于，第二步中，通过原始数据减去误差数据来对所述原始数据进行修正。

9.一种电力系统时间序列异常数据检测与修正系统，应用于电力系统，其特征在于，所述系统包括：处理器以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的一种电力系统时间序列异常数据检测与修正方法的方法步骤。