一种基于因果关系的非侵入式家庭电气分类方法技术

本发明专利技术属于非侵入式负荷识别技术领域，具体为一种基于因果关系的非侵入式家庭电气分类方法。本发明专利技术在预测分类时的全连接网络层处理方式上做出改进，采用因果卷积的方式，将对每个预测点的前一部分时间单位进行选择，该分类目标前的时间序列与预测点存在一定的因果关系，在保证较好的预测性能的前提下提高了预测的效率。同时引入一种扩大网络层感受野的空洞卷积方式，采用堆叠空洞卷积来扩大网络的接收域，使得整体网络在深度上不会过于庞大，但又能有较大的感受野来进行预测与分类。本发明专利技术利用扩张因果神经网络，通过因果关系得到的对于单一或多种电气数据类型的预测，并与真实值进行对比，从而获得电气分类结果。从而获得电气分类结果。从而获得电气分类结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于因果关系的非侵入式家庭电气分类方法


[0001]本专利技术属于非侵入式负荷识别
，具体涉及非侵入式家庭电气分类方法。

技术介绍

[0002]非侵入式负荷识别，就是试图通过从电路入口处的电气数据中分解出相应设备的电电气数据，从而识别当前设备所处的运行状态，因此如何推断特定设备的电力负荷、进行电力负荷分解和识别是现阶段主要的研究目标。目前深度学习已经深入到各行各业，利用神经网络来解决各种问题，如何利用深度学习相关的方法来提升负荷识别的准确率是当前研究的热门。
[0003]日常使用的序列问题的处理方法，通常采用RNN或者LSTM，往往沿着时间方向进行操作，CNN网络模型被认为时不适合处理序列问题，因此通过考虑先后的依赖关系(也就是时间上的因果关系)对CNN网络模型进行改进，把这种因果依赖作为约束加入神经网络架构中，的到因果卷积神经网络。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于因果关系的非侵入式家庭电气分类方法，利用适合时间序列建模的网络，以确保对序列值有良好的预测结果前提下提升效率。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于因果关系的非侵入式家庭电气分类方法，其特征在于，包括：在预测分类时的全连接网络层处理方式上做出改进，采用因果卷积神经网络作为基础网络结构，对每个预测点的前一部分时间单位进行选择；由于分类目标前的时间序列与预测点存在因果关系，在保证较好的预测性能的前提下提高预测的效率；同时因果卷积神经网络通过不断增加卷积层来增大感受野增大，利用扩大网络层感受野的空洞卷积，将卷积层中各神经元之间的间隔数扩大，从而通过堆叠空洞卷积来扩大网络的接收域，使得整体网络在深度上不会过于庞大，但又能有较大的感受野来进行预测与分类；利用扩张因果卷积神经网络，通过因果关系得到的对于单一或多种电气数据类型的预测，并与真实值进行对比，从而获得电气分类结果。2.根据权利要求1所述的基于因果关系的非侵入式家庭电气分类方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1：确定输入数据；负荷分解任务所针对的设备负载数据主要以低频采样数据为准；低频采样的数据包括电流(I)、有功功率(P)、无功功率(Q)、视在功率(S)四种；将四种数据进行单一或多数据作为网络训练的输入数据，输出结果为网络对输入电器数据在总输入中的预测，并与真实值进行比较；输入数据和输出结果之间由下式(1)表示：其中，x(n)为网络的输入，具体为每个时间节点的电气数据组成的时间序列数据；M为网络扩张因子，K为网络长度，N为设定的网络长度值，c
k
为扩张卷积设定参数，得到感受野大小为M
·
(N
‑
1)+1；y(n)为输出结果，具体为每个时间节点中设备电器数据预测值；步骤2，数据预处理；步骤2.1：首训练在一天的样本上进行，一天的样本有1440个时间步长；批次大小为50个样本；数据按照当前值减最小值除以最大值减最小值进行归一化，将整个仪表数值范围缩放到[0，1]；步骤2.2：训练数据包括长时间序列的聚合负载数据，以及对应时间序列的特定设备负载数据，以便在训练的过程中采用对应的评估指标来衡量网络的性能，从而调整网络参数，提升网络的负荷分解能力；步骤3，确定网络结构；采用扩张因果卷积神经网络，其结构是在因果卷积中加入扩张卷积，使用sigmoid激活函数作为“门”校正线性函数得到回归量，使用当前和过去的时间步样本用作卷积输入；输入数据首先送入多个时间节点分布式全连接层，之后通过多个门控构建块...

【专利技术属性】
技术研发人员：张珊珊，
申请(专利权)人：上海梦象智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：