1.一种基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，包括：从储能EMS中提取用户历史的正常行为数据，对提取的正常行为数据按照时间窗口进行划分，并统计每一时间窗口内不同时段下不同行为的频率，得到表征用户时序行为特征的稀疏矩阵；

针对属于相同角色的用户时序行为特征，通过基于加权时序余弦相似度的聚类方法进行聚类，将聚类结果中的每一个簇中心作为标准行为基线，组合所有标准行为基线得到属于每一角色的标准行为模式集；

对于一个待检测的用户时序行为特征，采用加权时序余弦相似度计算待检测的用户时序行为特征与所属角色的每一标准行为基线之间的距离，并将待检测的用户时序行为特征与距离最小的标准行为基线沿维度进行拼接，得到联合数据样本；

构建基于稀疏注意力机制自编码器，所述基于稀疏注意力机制自编码器的编码器包括归一化层和一层稀疏注意力层，所述基于稀疏注意力机制自编码器的解码器包括若干个多层感知机；

将所述联合数据样本输入所述基于稀疏注意力机制自编码器，得到重构的用户时序行为特征，将所述重构的用户时序行为特征与阈值进行比较，得到用户行为异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，统计频率的行为包括：登录次数、登出次数、访问网站次数、设备连接次数、设备断开连接次数、打开exe类型文件次数、打开txt类型文件次数、打开pdf类型文件次数、打开doc类型文件次数、打开zip类型文件次数、打开jpg类型文件次数、收到邮件次数、平均收到邮件大小、平均收到邮件附件数、发送邮件次数、平均发送邮件大小以及平均发送邮件附件数。

3.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于加权时序余弦相似度的计算方法如下：；

其中， 表示用户时序行为特征 和用户时序行为特征 之间的距离，表示维度为 且序列长度为 的用户时序行为特征， 表示第 个时段的权重， 表示用户时序行为特征 中第 个时段的特征向量， 表示用户时序行为特征 中第 个时段下第 个维度的特征， 表示用户时序行为特征 中第 个时段的特征向量， 表示用户时序行为特征 中第 个时段下第 个维度的特征， ， 表示 的模长， 表示 的模长。

4.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述稀疏注意力层的稀疏注意力权重计算过程如下：；

；

；

其中， 为稀疏注意力权重， 表示查询向量， 为键向量， 为值向量， 表示掩码矩阵， 表示softmax激活函数， 为键向量 的转置， 表示缩放因子， 表示掩码矩阵 中第 行第 列元素值， 同时表示查询向量中的位置， 表示键向量中的位置， 表示查询向量中位置 注意到的键向量中的位置集合， ，为分界参数且 ， 表示查询向量中位置 与键向量中的位置 组成的键值对不参与稀疏注意力权重的计算， 表示查询向量中位置 与键向量中的位置 组成的键值对参与稀疏注意力权重的计算。

5.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述解码器由 个多层感知机构成，所述解码器的处理过程如下：；

；

；

其中， 表示编码器输出的潜在表示 的第 个维度， 表示与特征 对应的第 个多层感知机， 表示重构的用户时序行为特征的第 个维度， 表示重构的用户时序行为特征， 表示 的转置， 表示线性层，表示激活函数， ， 为用户时序行为特征和重构的用户时序行为特征的序列长度， 为用户时序行为特征和重构的用户时序行为特征的维度。

6.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于稀疏注意力机制自编码器在训练过程中，计算损失函数如下：；

其中， 表示损失函数， 为用户时序行为特征和重构的用户时序行为特征的序列长度， 为用户时序行为特征和重构的用户时序行为特征的维度， 表示用户时序行为特征中第 个时段下第 个维度的特征， 表示重构的用户时序行为特征中第 个时段下第 个维度的特征。

7.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述将所述重构的用户时序行为特征与阈值进行比较，得到用户行为异常检测结果，包括：计算重构误差 ：

；

其中， 表示重构误差 的第 个维度， 为用户时序行为特征和重构的用户时序行为特征的序列长度， 为用户时序行为特征和重构的用户时序行为特征的维度， 表示用户时序行为特征中第 个时段下第 个维度的特征， 表示重构的用户时序行为特征中第 个时段下第 个维度的特征， ；

得到用户行为异常检测结果 ：

；

；

；

其中，表示第 个维度的检测结果， 表示第 个维度对应的阈值， 表示检测结果集合， 表示或计算， 等于 或 ， 时表示用户行为异常检测结果为异常， 时表示用户行为异常检测结果为正常。