一种非侵入式负荷识别方法、介质及设备技术

本发明专利技术公开了一种非侵入式负荷识别方法、介质及设备，方法基于改进U‑I轨迹与多主体特征融合，具体包括：第一阶段识别采用初始优化聚类中心的K‑means聚类方法，将获取到的用户状态改变时的有功功率数据进行相似聚类，从而对差异较大的负荷完成初步识别。第二阶段识别包括提取负荷数据，构建融合了3、5、7、9次等高次电流谐波幅值的改进U‑I轨迹矩阵，并建立批量归一化模型，将前一步中无法精确识别的多状态用电设备的数据特征进行归一化处理，使同一用电设备不同模式所包含的用电数据更符合特征提取模型。进一步建立多主体特征融合模型对聚类后的特征信息提取。最后引入多头注意力机制模型，对负荷特征的重要性进行计算并以此为依据筛选出重要特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及非侵入式负荷识别方法，具体研究一种非侵入式负荷识别方法、介质及设备。

技术介绍

1、建设清洁低碳、安全高效的能源体系已经迫在眉睫。非侵入式负荷识别(non-intrusiveloadmonitoring，nilm)是一种用于监测和分析电力系统中各个电器设备用电情况的技术。它不需要在设备上安装额外的传感器或设备，而是通过分析电力系统现有的数据(如电压、电流、功率等)来识别和区分不同的电器设备，并分析其用电模式。这钟技术能够分析用户的用电设备并帮助居民制定合理的用电策略，实现电网用电的“削峰填谷”。

2、当前，nilm主要通过挖掘负荷特征，然后根据负荷的不同特征结合深度学习、神经网络等分类算法进行负荷的分类，传统的识别过程中负荷特征主要包括电压和电流波形、有功和无功功率、电流谐波、电压-电流轨迹(u-i轨迹)等，其中u-i轨迹被广泛采用。随着用电设备的更新，不同的用电设备，其用电模式、负载类型等都存在较大差异。按照用电状态来划分，可以将用电设备划分为单状态与多状态用电设备。而多状态用电设备，其用电过程中的电压、电流、功率及u-i轨迹等本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种非侵入式负荷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤S1中提取状态改变时刻的事件特征方法包括：

3.根据权利要求2所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤S2中状态改变时刻的事件特征进行聚类分析方法包括：

4.根据权利要求3所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤S3中根据聚类分析的结果，完成对单状态用电设备的识别，筛选出未准确识别的多状态用电设备方法包括：

5.根据权利要求1所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤S4中构成特征数据集方法包括：

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【技术特征摘要】

1.一种非侵入式负荷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤s1中提取状态改变时刻的事件特征方法包括：

3.根据权利要求2所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤s2中状态改变时刻的事件特征进行聚类分析方法包括：

4.根据权利要求3所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤s3中根据聚类分析的结果，完成对单状态用电设备的识别，筛选出未准确识别的多状态用电设备方法包括：

5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，刘博文，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：