一种基于时间序列对比学习的用电负荷异常检测方法

本发明公开了一种基于时间序列对比学习的用电负荷异常检测方法，该方法包含：S1、收集用电负荷数据并构建时间序列数据集，其包含训练集和测试集；S2、构建对比学习模型，并基于训练集对对比学习模型进行训练；S3、将训练好的对比学习模型应用到测试集中的所有子序列上，对所有子序列进行特征提取并重建输入的子序列生成重建数据，使用聚类算法对重建数据与原数据的残差进行聚类分析，并根据聚类结果设定异常阈值；S4、采集用户的实时用电负荷数据作为新数据，将其输入训练好的对比学习模型中得到对应的特征数据，若对应的特征数据超出异常阈值，判定此新数据为异常用电负荷。其优点是：该方法通过对比学习技术提高了用电负荷数据的异常检测精度。