[发明专利]用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测用电数据的频域组合数据；提取所述频域组合数据的特征信息；根据所述特征信息，得到所述待检测用电数据的下一时间段的预测用电数据以及所述预测用电数据的标签信息；所述标签信息用于表征所述预测用电数据是否异常；根据所述预测用电数据的标签信息，确定对所述预测用电数据的检测结果。采用本方法，能够提高用电数据的异常检测准确度。

技术领域

本申请涉及用电检测技术领域，特别是涉及一种用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着电网技术的快速发展，越来越多的用电设备投入到日常生活中；为了保证用电数据正常，需要提前对用电数据进行异常检测。

相关技术中，对用电数据的异常检测方法，一般是通过机器学习算法，对用电数据进行计算分析，以预测未来的用电数据是否异常；但是，用电数据异常受多方面影响，仅仅考虑用电数据本身，会导致用电数据的异常检测准确度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用电数据的异常检测准确度的用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种用电数据异常检测方法，所述方法包括：

获取待检测用电数据的频域组合数据；

提取所述频域组合数据的特征信息；

根据所述特征信息，得到所述待检测用电数据的下一时间段的预测用电数据以及所述预测用电数据的标签信息；所述标签信息用于表征所述预测用电数据是否异常；

根据所述预测用电数据的标签信息，确定对所述预测用电数据的检测结果。

在其中一个实施例中，所述获取待检测用电数据的频域组合数据，包括：

获取待检测用电数据的频域数据、时间信息和所述时间信息对应的天气信息；

获取所述频域数据、所述时间信息和所述天气信息对应的向量；

将所述频域数据、所述时间信息和所述天气信息对应的向量进行拼接处理，得到所述待检测用电数据的频域组合数据。

在其中一个实施例中，所述获取待检测用电数据的频域数据，包括：

获取待检测用电数据；

对所述待检测用电数据进行预处理，得到预处理后的待检测用电数据；

对所述预处理后的待检测用电数据进行傅里叶变换处理，得到所述待检测用电数据的频域数据。

在其中一个实施例中，所述提取所述频域组合数据的特征信息，包括：

将所述频域组合数据输入预先训练的第一特征提取模型，得到所述频域组合数据的频域特征；所述预先训练的第一特征提取模型用于对所述频域组合数据进行频域特征提取处理，得到所述频域组合数据的频域特征；

将所述频域组合数据的频域特征输入预先训练的第二特征提取模型，得到所述频域组合数据的时序特征，作为所述频域组合数据的特征信息；所述预先训练的第二特征提取模型用于对所述频域组合数据的频域特征进行时序特征提取处理，得到所述频域组合数据的时序特征。

在其中一个实施例中，所述根据所述特征信息，得到所述待检测用电数据的下一时间段的预测用电数据以及所述预测用电数据的标签信息，包括：

将所述频域组合数据的时序特征输入预先训练的用电数据预测模型，得到所述待检测用电数据的下一时间段的预测用电数据；所述预先训练的用电数据预测模型用于对所述频域组合数据的时序特征进行第一全连接处理，得到所述预测用电数据；