基于PCA-IF模型识别电力计量数据异常的方法

本发明公开了一种基于PCA‑IF模型识别电力计量数据异常的方法，包括以下步骤：对数据预处理：采集电力计量装置的电压、电流、功率因数、环境温度及运行时间的多维度原始数据，对缺失值进行基于时序特征和空间关联性的插值填补；特征降维：利用主成分分析PCA对预处理后的数据提取正交主成分，根据累计方差贡献率选择降维后的主成分数量；异常检测模型构建：基于孤立森林算法构建多棵随机树，每棵树的分割点根据降维后的主成分特征动态调整；针对电力计量数据的物理特性，结合行业标准设定特征分割范围；异常得分计算：根据样本在树中的路径长度与主成分方差贡献率的加权结果计算异常得分，得分高于设定阈值的样本判定为异常。