一种基于深度学习的电力系统异常事件辨识方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的电力系统异常事件辨识方法及装置，包括采集电网系统的PMU数据；根据预设的异常事件检测指标阈值筛选所述PMU数据，确定各异常事件的发生时间；根据各异常事件的发生时间和预设的能量算子分别对所述异常事件进行异常节点定位，确定各异常事件的第一电压信号；分别将各异常事件的第一电压信号进行编码，得到多个二维图像；根据预设的神经网络模型，分别对所述多个二维图像进行识别，确定各异常事件对应的事件类型。本发明可以及时准确地捕捉电网运作工况的异常特征，并据此识别事件类型，实现了对电力系统异常事件的快速检测和准确识别。