[发明专利]异常数据检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种异常数据检测方法，其特征在于，包括：

获取配电房的运行数据集，其中，所述运行数据集包括所述配电房在不同时刻的运行数据；

根据所述运行数据以及所述运行数据对应的时刻对所述运行数据集进行转换处理，得到所述运行数据集的表征图像，其中，所述表征图像的像素值与所述运行数据相关；

将所述表征图像输入表征图像识别模型，根据所述表征图像识别模型的输出结果确定所述运行数据集是否异常，其中，所述表征图像识别模型是根据多个历史表征图像对初始神经网络模型进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的异常数据检测方法，其特征在于，所述根据所述运行数据以及所述运行数据对应的时刻对所述运行数据集进行转换，得到所述运行数据集的表征图像，包括：

基于格拉姆角场转换方法，根据所述运行数据以及所述运行数据对应的时刻对所述运行数据集进行转换，得到所述表征图像。

3.根据权利要求2所述的异常数据检测方法，其特征在于，所述基于格拉姆角场转换方法，根据所述运行数据以及所述运行数据对应的时刻对所述运行数据集进行转换，得到所述表征图像，包括：

对所述运行数据集进行归一化处理，得到归一化运行数据集；

将所述归一化运行数据集转换到极坐标系下，得到多个极坐标；

根据所述多个极坐标，确定所述表征图像。

4.根据权利要求3所述的异常数据检测方法，其特征在于，所述将所述归一化运行数据集转换到极坐标系下，得到多个极坐标，包括：

根据所述归一化运行数据集中的时刻，确定所述极坐标的极径；

根据所述归一化运行数据集中的时刻对应的归一化运行数据，确定所述极坐标的极角。

5.根据权利要求3所述的异常数据检测方法，其特征在于，所述根据多个极坐标，确定所述表征图像，包括：

对所述多个极坐标的极角进行余弦运算，得到多个余弦值；

根据所述多个余弦值确定格拉姆矩阵的元素；

根据所述格拉姆矩阵中的元素，确定所述元素在所述表征图像中对应的像素的值，以获得所述表征图像。

6.根据权利要求1所述的异常数据检测方法，其特征在于，还包括：

获取所述配电房的多个历史运行数据集，其中，所述多个历史运行数据集中包括异常运行数据集和正常运行数据集；

根据所述历史运行数据集中的运行数据以及所述运行数据对应的时刻对所述历史运行数据集进行转换处理，得到所述历史运行数据集对应的历史表征图像。

7.根据权利要求1所述的异常数据检测方法，其特征在于，所述将所述表征图像输入表征图像识别模型，根据所述表征图像识别模型的输出结果确定所述运行数据集是否异常之后，还包括：

若确定所述运行数据集存在异常，则发送警示信息。

8.一种异常数据检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取配电房的运行数据集，其中，所述运行数据集包括所述配电房在不同时刻的运行数据；

表征图像确定模块，用于根据所述运行数据以及所述运行数据对应的时刻对所述运行数据集进行转换处理，得到所述运行数据集的表征图像，其中，所述表征图像的像素值与所述运行数据相关；

异常数据确定模块，用于将所述表征图像输入表征图像识别模型，根据所述表征图像识别模型的输出结果确定所述运行数据集是否异常，其中，所述表征图像识别模型是根据多个历史表征图像对初始神经网络模型进行训练得到的。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。