摘要
本发明涉及一种局部‑全局关联学习的多模态电力数据修复方法，方法包括：获取初始数据并进行预处理，获取电力数据异常值，初始数据包括电力运行数据、外部关联数据和多模态数据；基于预处理后的电力运行数据与电力数据异常值，进行局部关联学习，挖掘局部数据关联，获取电力数据异常值的局部修复方案；基于预处理后的初始数据与电力数据异常值，进行全局关联学习，挖掘跨时间、跨源的全局关联规律，获取电力数据异常值的合理修正范围；结合局部修复方案和合理修正范围，生成电力运行数据修复结果。与现有技术相比，本发明能够精准识别修复数据异常，大幅提高数据修复的准确性。
