【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力，尤其涉及一种非侵入式负荷监测数据生成方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在非侵入式负荷辨识技术的不断演进与深化过程中，研究者们始终力图构建更为精确且高效的识别算法。现有技术经验表明，评估这类技术的先进性，核心在于能否在大量多样化的数据集上展现出普适性和鲁棒性。这对测试数据集的规模性以及场景代表性提出了新的要求。在实际应用场景中，构筑并维护一个既庞大又多样化的数据库无疑构成了一项重大挑战。为了降低数据库构建的负担同时适应快速的技术迭代需求，开源数据共享平台和合成数据技术逐渐成为研究界的宝贵资源。
2、目前，非侵入式的合成数据技术多采用基于神经网络的方法，这包括但不限于使用自回归模型、变分自编码器和生成对抗网络（gan）等先进的人工智能技术。这些方法能够学习原始数据的潜在分布，并据此生成新的样本，但与真实数据仍有一定差距。此外，数据合成技术在生成非侵入式分解/识别训练数据方面得到了广泛应用，旨在缓解模型训练数据的不足并增强其泛化性能，但用于评估模型泛化能力的测试集依然局限于有限的真实数据集。
【技术保护点】
1.一种非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，所述随机从所述数据集选取与预设特定用电器的波形状态相对应的一维时间序列，并根据所述过零点和预设的所述周期点数，对选取的一维时间序列的长度进行剪裁与拼接，生成波形数据，其中，拼接处的相位一致，之后还包括：
3.根据权利要求2所述的非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，所述评估所述波形数据与从所述预置数据库中提取的真实数据的一致性，并评估述波形数据的负荷场景数据质量，从而完成对稳态波形和非稳态波形场景之间匹配度的评估，具体
...
【技术特征摘要】
1.一种非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，所述随机从所述数据集选取与预设特定用电器的波形状态相对应的一维时间序列，并根据所述过零点和预设的所述周期点数，对选取的一维时间序列的长度进行剪裁与拼接，生成波形数据，其中，拼接处的相位一致，之后还包括：
3.根据权利要求2所述的非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，所述评估所述波形数据与从所述预置数据库中提取的真实数据的一致性，并评估述波形数据的负荷场景数据质量，从而完成对稳态波形和非稳态波形场景之间匹配度的评估，具体包括：
4.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测数据生成方法，其特征在于，所述基于周期信号频率不变变换理论，通过电压信号的过零点确立周期长度，并预设周期点数，对所述采...
【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，谈竹奎，肖勇，张俊玮，罗奕，申彧，钱斌，王冕，李富盛，曾鹏，卢勇，汪明媚，林伟斌，高勇，王宗义，杨迪，周密，王扬，王吉，张博，陈裕周，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。