数据驱动的电力系统异常事件辨识方法、装置、设备及介质

本发明公开了一种数据驱动的电力系统异常事件辨识方法、装置、设备及介质，属于异常事件分类的领域，所述方法为：根据电力系统的运行状态对应的特征值确定发生异常事件时，获取所述异常事件的时间，得到异常事件节点；基于所述异常事件节点对应的电压数据确定目标电压值，所述目标电压值是在所述异常事件节点的能量累积偏差的电压值；调用预设的组合神经网络根据所述目标电压值确定异常事件的类别，其中，所述预设的组合神经网络包括：一维卷积神经网络和长短期记忆神经网络。本发明通过对异常事件进行时间定位再调用两个网络进行分类，可以减少处理的数据量，大大缩短处理耗时，提升处理效率；同时调用两个神经网络进行分类识别，能大大提升识别精度。