一种基于大数据的电力负荷系统异常分析方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的电力负荷系统异常分析方法及系统，属于电力负荷分析领域，方法包括数据采集，采集用户数据A、费用数据B和电表数据C；数据预处理，包括数据编码和数据标准化；所述数据编码，通过深度学习算法将用户数据A的每个信息类别转换成5维的向量，得到EA；所述数据标准化，对费用数据B和电表数据C中的各项数据分别标准化，产生最终数据特征向量；异常检测，通过异常检测模型进行数据分析检测，判断电力负荷系统是否异常。本发明通过融合多系统数据，采取先进编码技术，使用机器学习算法实现数据价值，降低人工成本，提高了电力负荷系统的检测效率。