基于深度残差网络的电力设备数据异常检测方法及系统

本发明涉及数据异常检测技术领域，具体为基于深度残差网络的电力设备数据异常检测方法及系统，通过获取电力设备的多维时间序列数据，并进行预处理；构建深度残差网络模型对所述多维时间序列数据进行分析，获得电力设备异常数据；所述深度残差网络模型包括多尺度残差分析单元、自适应维度注意力机制分析单元、自编码异常度量分析单元和轻量级推理优化单元；依据所述电力设备异常数据进行异常可解释性分析，包括定位电力设备异常数据、生成电力设备异常热力图和生成电力设备故障类型。本发明通过对电力设备数据基于深度残差网络的分析，从而提高异常识别的准确性。