一种电量异常检测深度学习模型的数据集构建方法及系统

本发明公开了一种电量异常检测深度学习模型的数据集构建方法及系统，涉及智能电网中的异常用电监测领域，包括：连接计量数据库，提取工单信息以及设备编号与异常信息；提取各类异常以及正常的用电数据并导出，进行数预处理；再进行特征处理，构建反映异常用电行为的特征指标，对工单中提取的样本的设备编号与异常信息进行自动化标注，制作数据集。本发明通过自动化提取数据，对数据特征进行处理，简化模型训练过程，使数据集可以直接训练，通过精确控制数据集中各类数据的比例，以及对数据进行预处理，提高异常检测模型的性能，编写程序自动化的进行数据集标注，进一步提高了效率。该方法能够及时提取最新数据集，持续更新异常检测模型。