一种微服务架构的指标异常检测的方法及系统

本发明公开了一种微服务架构的指标异常检测的方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括实时采集电网系统数据，并将采集到的数据进行多模态数据处理，对处理后的数据利用深度学习模型进行特征提取，利用提取的特征构建并训练机器学习算法，并建立正常与异常状态分类模型，将新采集的数据输入到正常与异常状态分类模型进行状态判断，检测到异常状态时，进行分级预警并调整策略，利用微服务架构指标异常预测算法，预测系统是否出现异常，并根据预测结果做出策略调整和参数调整。本发明解决了现有的电网监控系统在异常检测后，缺乏有效的预警和策略调整机制，导致在异常状态下难以迅速响应和恢复的问题。