基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质

本发明属于数据分析技术领域，涉及一种基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质，所述方法包括以下步骤：将待检测电力时序数据输入训练好的电力时序数据异常检测模型，输出检测结果；电力时序数据异常检测模型包括依次相连的小波分解模块、编码器模块和解码器模块，小波分解模块首先对电力时序数据进行小波分解，然后通过多头自注意力将各分量序列转化为等长的特征表示；解码器模块可微地计算编码器模块的输出与各历史备选模式之间的动态时间规整距离，据此计算各历史备选模式的贡献分数，聚合获得电力时序数据在各周期尺度上的特征表示，并通过逆小波变换输出。与现有技术相比，本发明可以提高电力时序数据异常检测结果的精确性。