电能表数据异常检测方法

本申请提供的电能表数据异常检测方法，具体涉及基于人工智能的电能表数据检测技术领域，该方法通过获取电能表原始数据，经滑动窗口分割生成秒级、分钟级、小时级多尺度时间序列；构建多尺度时空图神经网络模型，含局部突变、设备关联及周期模式模块，分别提取各时间窗口特征向量；输入序列后输出特征向量，经自监督异常特征分离模块解耦，生成多尺度异常特征集合；再由动态权重融合模块基于多头注意力机制加权融合，形成融合特征向量；最后输入预训练异常评分分类器，输出异常概率值，结合动态阈值判定模块生成检测结果，提升复杂异常检测精度并降低标注依赖，实现电网安全预警。