一种负荷事件真实性预测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请涉及工业用电技术领域。公开了一种负荷事件真实性预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待预测负荷事件数据；将待预测负荷事件数据输入至神经网络模型，预测待预测负荷事件是真实事件或虚假事件，将预测为真实事件的负荷事件数据作为负荷辨识的依据；其中，方法还包括，针对各类型负荷事件确定至少一个应用场景，并获取所述至少一个应用场景下的样本数据，根据所述样本数据对所述负荷事件的真实性进行标识行向量处理，得到用以训练和测试所述神经网络模型的样本集。本申请用于训练和测试神经网络模型的样本集中对负荷事件的真实性进行标识，使训练好的神经网络模型预测负荷事件是真实事件或虚假事件，提高了负荷辨识的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及工业用电，具体而言，涉及一种负荷事件真实性预测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、在电网的配电侧，工业用户作为电力用户的重要组成部分，其用电负荷特征呈高占比、多样化的发展趋势，对电网源、网、荷、储的升级、运行和维护都有着重要的影响。基于非介入式负荷辨识技术，能够利用工业用户计量点处的总线侧电气信息，对工业用户内部各类用电设备的工作状态、功率等用电信息进行识别和监测，了解工业用户内部各设备的耗电情况及用电规律，从而为环保监测、能效服务、异常源定位等各类需求提供更多技术手段。

2、目前，工业用户在进行非介入式负荷辨识技术的实际应用过程中，由于工业用户的设备种类繁多，噪音复杂，现有的负荷辨识技术在进行事件检测时有噪音干扰，无法判断是否为真实事件，传统的累计和算法和序贯比算法无法处理这种情况，影响了负荷辨识的准确性。因此，在对工业用户进行非介入式负荷辨识的过程中，如何减少噪音干扰以提升负荷辨识的准确性，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，本申请实施例提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种负荷事件真实性预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.一种负荷事件真实性预测装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执...

【技术特征摘要】

1.一种负荷事件真实性预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.一种负荷事件真...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱亮，余萌，徐天福，杨爱超，余波，晏依，胡琛，祝婧，刘博文，陈忠敏，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司供电服务管理中心，
类型：发明
国别省市：