一种基于优化卷积神经网络和长短期记忆模型的电力系统虚假数据检测方法

本发明公开了一种基于优化卷积神经网络和长短期记忆模型的电力系统虚假数据检测方法，包括获取电力系统数据，构建包括多层卷积结构的卷积神经网络模型，对数据进行空间特征提取，利用双向LSTM网络对提取的特征进行处理，获得数据的时序特征，最后判断获取的电力数据是否为虚假数据。本发明的方案引入了双向处理机制，允许系统同时利用历史和未来的数据进行分析，极大地增强了模型对数据整体结构的理解，通过引入指数衰减学习率的调整策略，优化了模型在训练过程中的学习效率，使其更适应于电力系统数据的动态特性。本方案能够更准确、更实时地检测电力系统中的虚假数据和异常行为，为电力系统的数据安全管理提供了一种新的有效工具。