公开(公告)号：CN115757365A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202111032307.6

申请日：2021-09-03

申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 ,  国网四川省电力公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 刘卫卫 ,  雷舒雅 ,  李寒 ,  张文思 ,  黄林

IPC分类号： G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种多维时序数据异常检测方法、模型训练方法及装置，其中，多维时序数据异常检测模型训练方法包括：获取目标对象在预设时间段内各维度的训练时序数据；分别提取各维度的训练时序数据的特征；分别计算两两组合的训练时序数据的特征之间的相关性；根据各维度的训练时序数据的特征和两两组合的训练时序数据的特征之间的相关性建立时序相关图；将时序相关图输入图卷积网络，对图卷积网络进行训练，得到多维时序数据异常检测模型。通过实施本发明能够以更小的代价、更简单地得到的多维时序数据异常检测模型，并且利用本发明训练得到的多维时序异常检测模型对多维的时序数据进行异常检测时，准确性更高。