以上模型之间的最优组合是什么，并给出组合的解释

对于电力异常监测，最优模型组合的选择取决于具体的数据特点和问题需求。以下是一种可能的最优模型组合及其解释：

1. LSTM-CNN：结合LSTM和CNN模型，能够同时捕捉电力数据的时序和局部模式。LSTM可以捕捉长期依赖关系，CNN可以识别电力数据中的局部模式，这两个模型的结合可以更全面地分析和预测电力异常。

2. Auto-ARIMA：自动选择ARIMA模型的参数，适用于单变量时间序列数据的异常检测。Auto-ARIMA能够自动化地选择合适的ARIMA模型，从而提高异常检测的准确性和效率。

3. GRU-MLP：结合GRU和MLP模型，能够学习更复杂的特征表示。GRU可以捕捉电力数据中的时序关系，MLP能够学习更高级别的特征表示，这两个模型的结合有助于提升电力异常监测的性能。

4. RNN-ARIMA：结合RNN和ARIMA模型，适用于多变量电力数据的异常检测。RNN可以捕捉时间序列的动态特性，ARIMA可以建模季节性因素，这两个模型的结合可以更全面地分析和预测电力异常。

5. LSTM-ARIMA：结合LSTM和ARIMA模型，适用于电力负荷预测和异常检测。LSTM可以捕捉长期和短期依赖关系，ARIMA能够建模数据的趋势和季节性，这两个模型的结合有助于提高电力异常监测的准确性。

这种最优模型组合的选择考虑了时序性、局部模式、自动化参数选择以及多变量建模等因素，能够综合利用不同模型的优势，提高电力异常监测的准确性和性能。然而，最优组合的选择还要根据具体应用场景和数据特点进行进一步评估和调整。