基于变电站设备画像的异常检测方法及异常检测装置

本申请提供了一种基于变电站设备画像的异常检测方法及异常检测装置，该方法包括：实时获取第一设备数据和第二设备数据；将第一设备数据输入至第一深度学习模型中，得到第一设备状态概率值；将第二设备数据输入至第二深度学习模型中，得到第二设备状态概率值；根据第一设备状态概率值和第二设备状态概率值对一次设备和二次设备进行验证，以判定一次设备和二次设备是否出现异常情况；在一次设备或二次设备出现异常情况的情况下，对一次设备或二次设备进行异常修复处理。本申请解决了现有技术中一次设备和二次设备在关联性并没有同时考虑，忽略设备间的关联性因素直接对设备状态进行检测，导致检测精度低的问题。