大坝监测数据多维度LSTM异常检测与恢复

来源：电子测量技术杂志2023年第6期北京时间：

作者：熊敏，江德军，高志良，何海锋，罗冲

单位：1.国能大渡河流域水电开发有限公司 成都 610041; 2.成都大汇物联科技有限公司 成都 610041; 3.四川大学电气工程学院 成都 610065

摘要：大坝安全监测是大坝安全的重要保障，对监测数据进行异常检测与恢复可有效避免对大坝状态的错误估计和判断，具有重要现实意义。近年来基于深度学习方法的大坝监测数据异常检测受到广泛研究，但现存方法存在数据利用不足、信息挖掘不充分等问题。因此，本文提出一种多维度LSTM异常检测与恢复方法，该方法用LSTM输入多个测点的大坝监测数据对单测点数据进行预测，有效利用了不同测点间的相关信息；最后利用拉依达准则对目标测点进行异常检测。本文利用大渡河瀑布沟水电站真空激光准直监测数据进行案例验证，通过与单维度的LSTM异常检测与恢复方法相比较，验证了所提方法能有效地检测数据异常和预测恢复正常数据，是一种有效的大坝监测数据异常检测与恢复方法。

关键词：大坝监测数据;LSTM;拉依达准则;异常检测;数据恢复