一种基于时间序列预测的电力资产异常检测方法

本发明提供了一种基于时间序列预测的电力资产异常检测方法，包括以下步骤：采集电力资产的基础属性数据、业务属性数据和安全属性数据，将采集数据基于时间特征进行预处理的步骤，形成异常检测训练数据集与实时检测数据集，构建基于transformer的时间序列预测模型，通过前向传播处理输入数据，通过反向传播计算梯度更新模型参数，基于Adam优化模型并评估模型性能与异常处理，对比时序预测数据与当前数据的相似度，支持实时安全策略的执行，实现动态检测电力资产异常行为。本发明有动态检测电力资产异常、支持执行实时安全策略、检测效率高、自适应优化模型的特点。