一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法

摘要

本发明提供了一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法，涉及风电机组状态监测技术领域。本发明所述构建方法包括：获取风电机发电功率数据，通过自适应异常点标注算法对所述风电机发电功率数据进行标注得到标注数据，根据所述标注数据构建异常区间数据，根据所述异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型。通过自适应异常点标注算法对风电机发电功率数据进行标注，以标注发生趋势变化的异常点，有效降低了标注成本，提高了标注效率和精度，并根据异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型，充分利用多尺度的时序信息进行预测，有效提高异常区间预测精度，从而能够实现时序数据尤其是风电机发电功率数据的异常区间预测。