摘要
本发明公开了一种基于时序关联偏差的电力负荷异常检测方法、系统,涉及电力数据分析技术领域,该方法包括:采集用于电力负荷异常检测的时间序列数据;将时间序列数据通过自注意力神经网络进行特征重构,并获得对应的重构序列数据;获取自注意力神经网络特征重构过程中的关联矩阵,并基于关联矩阵计算得到时间序列数据的时序关联偏差;基于时间序列数据和对应的重构序列数据,计算得到相互之间重构误差;利用时序关联偏差和重构误差,计算得到时间序列数据的异常评分,并基于设定的异常阈值进行异常判断;无需依赖标注数据,能够自适应学习负荷数据的长期依赖结构,并精准识别负荷异常点,为智能电网的安全监测提供更高效的解决方案。