一种基于时频变换的异常能源计量数据识别方法及系统

本发明涉及一种基于时频变换的异常能源计量数据识别方法及系统，包括以下步骤：S1:通过分析频谱中心频率、频谱带宽、频谱能量和频谱相位4个频谱方面的确定性特征，以及均值、方差、斜度和峭度四个统计特征来描述随机性特征，建立能源计量数据特征集；S2:将提取的特征作为输入特征,构建训练数据集；S3基于训练数据集使用SVM算法训练异常研判匹配模型；S4:使用训练好的异常研判匹配模型对待测数据集进行预测，得到异常数据点；S5:使用使用马氏距离计算每个异常数据点的异常分数，表示数据点相对于正常数据的异常程度，并在在时频图上标记异常数据点。本发明能够提高异常数据检测的准确性和鲁棒性，并进行可视化提醒，提高工作人员检测效率。