[发明专利]基于区块链的电力数据异常检测方法、装置和系统

权利要求书

1.一种基于区块链的电力数据异常检测方法，其特征在于，应用于监管区块链，所述监管区块链为由多个监管机构的节点构成的区块链，且所述监管区块链为基于中继机制为至少一个电力区块链构建的中继链，所述电力区块链用于存储电力数据，所述方法包括：

获得当前时刻待检测的至少一条目标电力数据，所述至少一条目标电力数据为：至少一个电力区块链向所述监管区块链上报的，且尚未执行异常检测处理的电力数据；

将所述目标电力数据输入到异常检测模型，得到所述异常检测模型输出的异常分类结果，所述异常分类结果用于表征所述目标电力数据是否属于异常数据，所述异常检测模型为基于所述电力区块链已上报的电力数据作为训练样本，训练出的分类模型；

如果所述目标电力数据的异常分类结果表征所述目标电力数据属于异常数据，标记所述目标电力数据为异常数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常检测模型为依据即时学习算法，在最近一次到达模型更新时刻时，基于所述模型更新时刻获得的电力数据以及所述模型更新时刻之前获得的历史电力数据训练出的分类模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述异常检测模型为结合单分类支持向量机算法训练出的分类模型。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：

在按照设定的模型更新周期确定出当前到达模型更新时刻时，获得当前时刻所述至少一个电力区块链最新上报的至少一条电力数据；

从当前时刻之前获得的多条历史电力数据中，筛选出与所述电力数据的相似度较高的前至少一条目标历史电力数据；

将所述至少一条电力数据以及至少一条目标历史电力数据作为训练数据，结合单类支持向量机算法训练分类模型，将训练得到的分类模型确定为所述模型更新时刻之后最近一个模型更新周期内的异常检测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在筛选出与所述电力数据的相似度较高的前至少一条目标历史电力数据之前，还包括：

对所述至少一条电力数据和当前时刻之前获得的多条历史电力数据进行主成分分析，得到至少一条主成分电力数据以及多条主成分历史电力数据；

所述从当前时刻之前获得的多条历史电力数据中，筛选出与所述电力数据的相似度较高的前至少一条目标历史电力数据，包括：

从所述多条主成分历史电力数据中，筛选出与所述主成分电力数据的相似度较高的前至少一条目标历史电力数据；

所述将所述至少一条电力数据以及至少一条目标历史电力数据作为训练数据，包括：

将所述至少一条主成分电力数据以及至少一条目标历史电力数据作为训练数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力区块链为联盟链。

7.一种基于区块链的电力数据异常检测装置，其特征在于，应用于监管区块链，所述监管区块链为由多个监管机构的节点构成的区块链，且所述监管区块链为基于中继机制为至少一个电力区块链构建的中继链，所述电力区块链用于存储电力数据，所述装置包括：

数据获得单元，用于获得当前时刻待检测的至少一条目标电力数据，所述至少一条目标电力数据为：至少一个电力区块链向所述监管区块链上报的，且尚未执行异常检测处理的电力数据；

异常监测单元，用于将所述目标电力数据输入到异常检测模型，得到所述异常检测模型输出的异常分类结果，所述异常分类结果用于表征所述目标电力数据是否属于异常数据，所述异常检测模型为基于所述电力区块链已上报的电力数据作为训练样本，训练出的分类模型；

异常标记单元，用于如果所述目标电力数据的异常分类结果表征所述目标电力数据属于异常数据，标记所述目标电力数据为异常数据。