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本发明公开了电力设备运检技术领域的应用于电力设备运检的基于LSTM的时序异常检测方法，包括LSTM算法和聚类，先寻找多变量最大化主簇，接着基于LSTM算法对多变量的时序数据进行结构最小化重构，最后源数据在重构时序上结合电力设备的异常标注方法，采取多数投票制标注异常，再一次利用LSTM算法对多变量的时序数据进行异常检测训练建模，投入生产；本发明通过将多变量时序特点和电力设备数据的功能性结合，创新性的根据电力设备数据的特点提出基于LSTM算法的多变量时序异常检测方法，契合的改进方法提高了电力设备检查质量，同时兼顾了智能检修机制和人为可控性，充分体现了智能性和实用性，能行之有效的完善电力设备的日常检修系统，合理实用。