【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统数据治理，尤其涉及一种营销数据链路异常诊断方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着电力营销数据量与数据源的急速增长，数据应用的准确性与一致性要求日益提升，数据链路异常诊断方法也随之受到关注。通过多源融合数据质检技术，能够统一化数据聚合与清洗，消除数据质量隐患，有效提升数据利用效率与协同效果，从而提高企业的运营效率。在此基础上，通过支持向量机、图神经网络及自学习算法等深度学习方法，进一步实现数据异常诊断和链路溯源的自动化，辅助企业实现数据链路全链路监控，促进企业数字化转型，并增强在数据质量保障和智能运营方面的竞争力。
2、然而，由于多源数据差异、缺少数据链路异常诊断工具、数据治理成本高等问题，电力营销数据的链路异常诊断方法在实际应用中面临诸多挑战：（1）多源数据格式差异，影响数据质量。电力营销领域的数据源广泛分布于不同的系统、部门，数据格式和规范存在显著差异，由于各系统缺乏统一的标准，数据在整合过程中容易出现数据重复、缺失或格式不统一等问题，最终拉低数据应用的准确性和一致性。当前的诊断手段尚无法高效、全面地解决多源数据质量问题，亟需改进以支持电力营销的数据融合和异常管理。（2）数据链路缺乏实时异常诊断，影响应用稳定性。现有电力营销数据链路中，由于缺乏高效的实时异常检测机制，链路异常在数据产品应用中难以及时发现和定位。随着数据流转复杂度的增加，链路异常可能导致数据丢失或错位，极大地降低数据产品的稳定性和可靠性。缺少有效的数据链路异常诊断工具使得数据问题难以及时治理，影响了业务系统的运
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种营销数据链路异常诊断方法、系统、设备及存储介质，以解决多源数据差异、缺少数据链路异常诊断工具、数据治理成本高等问题为目的。为此，本专利技术采取以下技术方案。
2、本专利技术的第一种技术方案为：一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，包括以下步骤：
3、1）数据链路特征提取与数据预处理，包括：
4、对营销数据链路的多源异构数据进行采集，所述多源数据包括节点状态数据、链路传输速率、延迟、丢包率和时间戳信息；
5、对采集的数据进行清洗、缺失值填补、异常值处理，并对每个特征进行标准化处理；
6、2）自监督学习标签生成，包括：
7、采用滑动窗口方法计算链路数据的统计特征，并通过聚类算法将数据分组；
8、根据各簇的离群点比例生成自监督学习标签，用于异常检测；
9、3）异常检测模型训练，通过支持向量机svm构建分类模型，使用自监督标签进行训练，进而将数据分类为正常与异常；
10、4）基于lstm神经网络的自适应模型优化，通过多分类处理、样本扩充及lstm神经网络算法对异常检测模型进行进一步训练和优化，提升异常检测的精度与模型的自适应能力；
11、5）异常诊断结果的解释与决策支持，基于lstm神经网络的分类结果，提供异常原因分析、时序分析及决策支持建议。
12、本技术方案利用自监督学习、支持向量机与lstm神经网络的结合，能够高效、准确地诊断营销数据链路的异常，具有较强的自适应能力、扩展性和可解释性，能够为异常检测提供高精度的决策支持。具体包括：
13、本技术方案通过多源异构数据的采集（如节点状态数据、链路传输速率、延迟、丢包率和时间戳信息），确保了数据的全面性和代表性。通过对这些数据进行清洗、缺失值填补、异常值处理和标准化，能够有效地消除噪声并提升模型的准确性，进而提高异常诊断的精度。
14、本技术方案不仅能够在无标签数据上生成高质量的训练标签，还能够利用聚类算法的离群点检测功能，更精确地识别潜在的异常数据。自监督学习标签为后续的异常检测模型提供了有力支持，减少了对人工标注数据的依赖，提高了模型训练的自动化程度。
15、通过支持向量机（svm）分类模型，能够对数据进行高效、精确地异常检测。svm的优点在于它能够处理非线性数据并通过优化超平面分割数据，确保异常与正常数据的准确分类。自监督学习标签为支持向量机提供了丰富的训练数据，进一步提升了模型的检测能力。
16、本技术方案通过lstm（长短期记忆网络）算法进一步优化异常检测模型，能够提升模型对时序数据的适应能力。lstm能够捕捉链路数据的时序特性，分析数据随时间变化的趋势，这对于动态变化的数据链路异常识别至关重要。此外，基于lstm的多分类处理和样本扩充技术，增强了模型对复杂数据模式的识别能力，从而提高了异常检测的精度和鲁棒性。
17、本技术方案通过lstm神经网络的分类结果，实现异常原因分析、时序分析以及决策支持建议的生成。通过时序分析和特征权重分析，能够解释异常发生的原因，帮助识别数据中的关键异常因素。此外，基于lstm模型的结果提供决策支持，能够针对异常事件提供改进建议，进一步优化数据链路的性能。
18、通过对lstm模型进行自适应学习，本技术方案能够随着新数据的不断加入，动态地优化模型参数，提升模型的准确性和鲁棒性。此外，样本扩充策略（如数据增强）能够增加样本多样性，进一步增强模型的泛化能力，使其能够处理不同类型和复杂度的异常事件。
19、本技术方案提供了从数据采集、预处理、标签生成、异常检测到结果解释和决策支持的完整端到端解决方案。通过多层次的处理和模型优化，能够实现高精度、高效的异常检测，并为营销数据链路的优化和改进提供实用的决策依据。
20、通过自监督学习和lstm神经网络的自动优化机制，本技术方案显著减少了人工干预的需求，提高了模型训练和异常检测的自动化程度。自监督标签生成、异常检测、模型优化等过程均可实现自动化，提升了系统的运维效率和灵活性。
21、作为优选技术手段：步骤2）具体包括：
22、2.1）基于链路的异常分布特性，选用滑动窗口方法计算链路数据的统计特征，并使用聚类算法将数据分类成不同的聚类簇；假设为处理后的数据集，每个样本表示一个具有m维特征的链路数据，通过计算样本之间的欧氏距离来对数据进行聚类：
23、任意两个样本和的欧氏距离定义为：d(
24、其中，表示样本i在k维度上的值；表示样本j在k维度上的值；使用欧氏距离来计算链路数据中各样本间的距离，通过聚类分析实现数据的初步分组，为后续标签生成提供基础；
25、2.2）在聚类完成后，通过计算各簇中的离群点比例来确定数据的异常性，并生成自监督标签；
26、定义本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：步骤2）具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：在步骤3），异常检测模型训练阶段，利用生成的自监督标签，构建基于支持向量机的分类模型，支持向量机通过寻找超平面来将数据分为正常和异常两类；假设给定训练集 ，其中 ，表示正常和异常类别标签；SVM 的目标是求解满足如下约束的分类超平面：
4.根据权利要求3所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：步骤4）具体包括步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：步骤5）具体包括步骤：
6.一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断系统，其特征在于，应用如权利要求1-5任一项所述一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，所述系统包括：p>
7.根据权利要求6所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断系统，其特征在于：标签生成模块包括：
8.一种计算机设备，其特征在于：所述设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码被所述一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法。
9.一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：步骤2）具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：在步骤3），异常检测模型训练阶段，利用生成的自监督标签，构建基于支持向量机的分类模型，支持向量机通过寻找超平面来将数据分为正常和异常两类；假设给定训练集 ，其中 ，表示正常和异常类别标签；svm 的目标是求解满足如下约束的分类超平面：
4.根据权利要求3所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：步骤4）具体包括步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于自监督支持向量机算法的营销数据链路异常诊断方法，其特征在于：步骤5）具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：裘炜浩，金王英，陈昱伶，王庆娟，徐世予，王梦瑶，章一新，王宇航，杨博煊，俞辰偈，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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