公开(公告)号：CN114884075A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210815278.9

申请日：2022-07-11

申请人： 华南理工大学

发明人： 华栋 ,  谭笑 ,  黄凡旗 ,  汪隆君 ,  李思洋 ,  林铭潮

IPC分类号： H02J3/14 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/04

摘要： 本发明提出了一种基于监督式学习的事件型非侵入式负荷监测方法，涉及电力负荷监测技术领域，包括：S1、采集负荷运行的电气特征参数数据并进行数据处理；S2、基于处理后的数据，通过滑动窗双边累计和事件监测算法进行监测以得到事件过程的开始时间与进入稳态时间；S3、对事件过程的开始时间与进入稳态时间进行特征提取以得到负荷特征；S4、基于负荷特征进行训练以得到监督式负荷识别模型，并通过监督式负荷识别模型对未知事件进行负荷识别以得到识别结果；本发明提出的一种基于监督式学习的事件型非侵入式负荷监测方法，能够准确监测事件的发生，并利用已经训练好的负荷识别模型对未知事件准确识别。