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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM‑VAE网络的电网数据异常检测方法及系统。方法包括获取智能电网数据；构建长短时记忆网络和VAE的LSTM‑VAE网络模型；利用智能电网数据对LSTM‑VAE网络模型进行网络训练；利用训练好的模型进行电网异常检测。本发明结合LSTM和VAE的优势，LSTM能够有效处理电网数据的时序性，捕捉故障前后不同时间点数据的变化趋势和规律；VAE则通过学习数据的潜在分布，更好地重构数据和检测异常。两者结合可以更准确地识别电网数据中的异常情况。
主权项：1.一种基于LSTM-VAE网络的电网数据异常检测方法，其特征在于，包括：获取智能电网数据；构建长短时记忆网络和VAE的LSTM-VAE网络模型；利用智能电网数据对LSTM-VAE网络模型进行网络训练；利用训练好的模型进行电网异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于LSTM-VAE网络的电网数据异常检测方法及系统
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