一种基于深度学习的智能电网异常检测方法及系统

本发明属于电网异常检测技术领域，具体为一种基于深度学习的智能电网异常检测方法及系统，方法包括：对电网所处环境气候状态及电磁干扰状态进行分析，确定电网异常检测分析阈值，对电网负载状态及电网电能质量进行分析，得到电网异常检测分析信号，确定初始电网异常评定等级，获取神经网络模型电流状态及电压状态输出结果，基于初始电网异常评定等级、神经网络模型电流状态及电压状态输出结果，确定电网异常评定等级。本发明利用深度学习技术结合多维度电网数据，实现了电网异常的精准检测与动态自适应评定，显著提升了检测准确性与自动化水平。