一种能量路由器异常检测方法

本发明涉及路由能量检测技术领域，公开了一种能量路由器异常检测方法，先在数据采集阶段，于关键节点部署传感器采集电压、电流、功率、温度等数据以保障实时准确，采用光纤与霍尔传感器确保高精度。接着经数据预处理去噪、归一化，利用线性插值填补缺失值。再通过构建含池化层的卷积神经网络提取复杂特征，将特征向量输入基于支持向量数据描述算法的异常检测模型判断异常，异常时自动发警报。模型训练采用交叉验证，检测前系统初始化，检测后分析原因，还定期更新模型以适应变化。本发明的优点在于：解决现有检测手段在实时性、准确性以及数据处理能力方面的不足，实现对能量路由器运行状态的精准监测和异常的及时发现。