一种电能质量异常数据识别方法和系统

本发明公开了一种电能质量异常数据识别方法和系统，涉及电能质量异常数据识别技术领域，获取训练电能质量数据，通过预设的电能质量扰动模型对训练电能质量数据进行数据扩增处理，得到电能质量特征集，采用电能质量特征集输入预设的初始电能质量异常识别模型进行训练，生成目标电能质量异常识别模型，当接收到待识别电能质量数据时，通过目标电能质量异常识别模型对待识别电能质量数据进行异常识别，得到对应的识别结果。解决了现有技术主要通过深度学习模型对电力系统中异常电能质量数据进行识别，但由于所有异常类型的标注数据集获取成本极高，严重制约深度学习模型性能，降低了电力系统运行的可靠性的技术问题。