1.一种基于电力物联网平台的数据质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、数据采集，其包括以下步骤：
步骤101、通过电力物联网平台以及电力物联管理中心的设备量测采集数据；
步骤102、将采集到的数据按照预定频度传送至数据存储层，并将各类数据落地到电力物联网平台，再根据相关需求对数据进行加工计算，以方便后续数据质量检测；
步骤103、对数据进行筛选、过滤、汇总、整合后，将数据分布在文件系统、列式数据库和关系型数据库；
步骤2、数据分析，其包括以下步骤：
步骤201、根据数据的类型、采集时间、数据项、数据间逻辑关系，对量测类实时数据进行建模；
步骤202、分层分步实时分析数据的异常情况、关联关系、以及分类分层和预测，根据需要关联的离线数据选取外存技术，利用缓存或外存进行状态数据存储及更新，分层进行汇聚及逻辑计算；
步骤203、将离线数据借助hbase及外部缓存存储与实时流数据形成实时明细及聚合层数据，通过实时同步组件，提供前端实时数据服务，在实时分析流程的各个环节中分析实时数据质量监测及改进的需求；
步骤3、数据异常检测，其包括以下步骤：
步骤301、在实时分析流程的各环节中，使用基于隔离森林集成学习算法对实时流数据进行异常检测，输入历史量测数据构建初始探测器，获得初始的异常检测器；
步骤302、提取历史数据离线构建时间序列趋势及周期性特征，选择分割属性和对应的分割值构建隔离树，确定树构造的停止条件及深度预设最大值；
步骤303、引入集成学习方法，构建多颗隔离树；
步骤304、构建滑动时间窗口模型，利用指数平滑算法处理改进数据丢失点和噪声，同时对量测实时流数据计算平均分割深度，根据深度值确定是否是异常数据，当深度值的大小超过预设的最大值，则为异常，反之，数据是正常；
步骤305、按时间分界点初始化历史数据，同时修改实时数据的消费偏移量，保证批处理和实时处理数据的无缝衔接。
2.根据权利要求1所述的基于电力物联网平台的数据质量检测方法，其特征在于：在所述步骤102中，通过消息队列、数据复制或etl形式，将采集到的数据按照预定频度传送至数据存储层。