一种基于特征和时间相关性的储能电站采集异常检测方法

本发明提供了一种基于特征和时间相关性的储能电站采集异常检测方法，包括：(1)：首先进行多路采集的流量信息统计和预处理，进行数据规范化处理；(2)：使用一维卷积对步骤(1)中的信息进行特征提取，计算特征相关性，计算时间相关性，获取多路采集信息的内在关联特征；(3)：将(2)中一维卷积层的输出矩阵、特征相关性矩阵、时间相关性矩阵进行拼接，输入GRU层，进行网络特征整合；(4)：将GRU层的输出分别输入LSTM预测模型和VAE重构模型进行数据生成；(5)：通过异常检测判别模块进行异常判别。本发明提供一种基于特征和时间相关性的储能电站采集异常检测方法，结合了特征和时间相关性提取技术，基于预测和重构的模型来检测识别异常。