一种基于机器学习的电网运行数据的清洗方法及系统

本发明涉及一种基于机器学习的电网运行数据的清洗方法及系统，该方法包括以下步骤：获取电网结构的实时运行数据；采用预先训练好的自编码器模型对所述实时运行数据依次进行低维表示和数据重构，并基于重构数据进行筛选，得到异常数据和正常数据；基于所述异常数据，采用Apriori算法进行异常数据分类，分为非正常状态数据和脏数据，并剔除所述脏数据；采用预先训练好的GRU递归神经网络模型对剔除所述脏数据的异常数据进行补全，得到补全后的异常数据，完成数据清洗过程。与现有技术相比，本发明具有实现了高效、低门槛的电网运行数据清洗等优点。