一种数据异常精准识别方法、系统、设备及介质

本发明提供了一种数据异常精准识别方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，包括：获取来自目标系统的多源数据；对多源数据进行预处理，包括对时序类结构化数据执行去噪处理和缺失值标记，对文本类非结构化数据执行实体提取和格式化处理；将预处理后的数据输入具备时序建模能力与特征融合能力的异常识别模型，进行特征提取与状态建模，得到对应的异常评分值；根据历史数据统计特征，结合当前异常评分值，确定动态判定阈值，并将评分值与阈值进行比对，输出异常判定结果；在异常判定结果为异常的情况下，启动修正流程，基于生成模型对异常数据进行补全或替代。本发明提升了电力系统的运行可靠性、维护效率和智能化水平。