一种基于优化算法联合深度学习的光伏发电异常检测方法

本发明公开了一种基于优化算法联合深度学习的光伏发电异常检测方法，属于光伏发电异常数据检测技术领域，包括获取光伏发电数据，并对光伏发电数据进行预处理；构建Transformer‑BiLSTM深度学习模型；对雪消融优化算法进行改进，使用改进后的雪消融优化深度学习模型中优化参数；使用预处理后的光伏发电数据对优化后的深度学习模型进行训练，通过全连接层输出重构数据，并与原始数据进行对比，基于重构误差实现异常检测。本发明采用上述方法，将改进的雪消融优化算法和深度学习模型相结合，有助于提高光伏发电系统的异常检测效率，保障系统稳定运行，并有效降低运行成本。