基于深度学习的充电场站充电桩异常检测方法

一种基于深度学习的充电场站充电桩异常检测方法，通过对充电桩的电流、电压、传感器收集到的数据进行数据预处理；基于预处理后的数据，对时间序列轻量级自适应网络TSLANet进行无监督学习，对时间序列的表征进行学习；在预训练模型的基础上，再进行二分类模型训练；在线上预测过程，若存在异常，则对该设备进行系统报警，由运营人员二次判断其是否异常，对异常时间序列数据进行打标，存放样本及标签至数据库；异常检测模型通过定时训练的方式进行更新；在模型检测出异常的基础上进行人工审核，可以提高异常样本捕获的准确率，降低人工打标的范围，进而降低打标签的人力成本。