基于配电网多维数据时空特征的容错与分类方法

本发明公开了一种基于配电网多维数据时空特征的容错与分类方法，具体涉及钢锚箱技术领域。基于配电网多维数据时空特征的容错与分类方法，包括：S1数据收集：收集配电网的静态数据和动态数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化处理；S2时空特征提取：采用双向长短期记忆网络(Bi LSTM)提取动态数据的时间特征；采用图卷积网络(GCN)提取静态数据的空间特征；S3特征融合；S4容错处理；S5聚类与分类。本发明提供的基于配电网多维数据时空特征的容错与分类方法实现配电网数据的精确容错和高效分类处理，通过集成先进的时间序列分析、图卷积网络和智能优化算法，确保在保障数据质量的同时，最大化数据的可用性和准确性。