一种基于深度学习的绿电数据异常检测方法及系统

本发明属于数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的绿电数据异常检测方法及系统。方法，包括获取绿电数据；对获取的绿电数据进行数据预处理；构建基于深度学习的绿电数据异常检测模型；利用绿电数据异常检测模型对绿电数据进行特征提取和特征降维；基于长短时记忆网络对降维后的特征进行预测，得到预测结果。通过对绿电数据的监测和分析，可以优化设备的运行参数，减少设备的磨损和损耗。例如，根据温度、功率等数据调整太阳能电池板的工作角度和输出功率，延长电池板的寿命。