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为支持中低压配电系统运行风险的感知与防御，可以对中低压配电系统产生的时间序列数据进行数据挖掘，对时间序列数据进行实时异常检测，以便及时发现异常情况并预警。其中，单变量时间序列异常检测的关键挑战是如何对复杂的非线性时间依赖性进行建模。然而，相关技术中提出的建模方案不能很好地预测中低压配电系统中的异常，经常出现异常识别错误的问题。 针对上述的问题，提出了配电系统异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备，根据配电系统在时间窗口内的时间序列数据，确定输入向量，其中，时间窗口的长度为七日，输入向量各自对应所述七日内的一日；将所述输入向量输入对应的日级注意力网络，得到日级时间特征向量，其中，所述日级注意力网络各自对应所述七日内的一日；将日级时间特征向量中的部分向量输入周级注意力网络，得到周级时间特征向量，其中，部分向量分别由所述日级注意力网络中的不同网络输出；根据日级时间特征向量和所述周级时间特征向量，预测配电系统在目标时刻的异常概率，其中，所述时间窗口包括所述目标时刻。

亮点：提出了一种配电系统异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备。根据日级时间特征向量和周级时间特征向量，预测配电系统在目标时刻的异常概率，解决了对中低压配电系统中出现的异常感知不准确的技术问题。

团队负责人陈泽西，男，中国能源研究会2023至2025年度青年托举人才、2023年国家电网公司科技研发类青年托举人才，毕业于华北电力大学新能源学院，工学博士学位，现就职于国网北京市电力公司，为中国能源研究会智慧能源与产业零碳化发展专业委员会成员。北京城区供电公司智能配网研究团队成员共计16人，其中博士学历3人，硕士学历8人，正高级职称2人，高级职称3人，主要从事电力系统及自动化、可再生能源及清洁能源、智能配电网、大数据应用、电力调度、智能化运维、电网数字化等方向技术研究，善于结合电网运行中的一线实际问题开展自主创新研究，已承担北京电网《基于数据挖掘的中低压配电系统运行风险感知与防御体系研究》等5个科技创新和技术落地应用任务，获北京市科技进步二等奖、国家电网公司科技进步二等奖、中国安全科技进步一等奖等科技奖励20项。

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