一种基于神经网络用电安全评估方法、系统、设备及介质

本发明提供一种基于神经网络用电安全评估方法、系统、设备及介质，涉及智能电网监测与电力设备隐患诊断技术领域，包括通过实时电力传感器网络采集目标电力设备的初始子电力数据；对所述初始子电力数据进行预处理操作，生成对应的目标子电力数据；构建LSTM‑LAN子特征提取模型，对所述目标子电力数据进行异常识别，得到对应的子电力异常得分；采用集成学习策略对所述子电力异常得分进行汇总生成对应的总电力异常得分；获取所述目标电力设备的异常得分阈值，比对所述总电力异常得分和异常得分阈值，生成对应的电力安全评估结果，从而可以有效融合多类别数据，显著提高电力设备隐患检测的全面性和准确性。