申请/专利权人：国家电网有限公司;湖北华中电力科技开发有限责任公司

申请日：2019-12-27

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN111199014B

主分类号：G06F17/15

分类号：G06F17/15;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.11.25#授权;2020.06.19#实质审查的生效;2020.05.26#公开

摘要：本发明提供一种基于时间序列的seq2point的NILM方法及装置，所述方法包括步骤一、数据预处理：步骤二、负荷特征提取：将步骤一预处理后得到的数据，设置一个参数为W的滑动窗口，对每个滑动窗口大小的时间序列数据进行特征工程抽取，抽取相应的特征数据；步骤三、建立负荷特征匹配识别函数；步骤四、seq2point网络训练；步骤五、分解输出。本发明对输入的测量数据进行负荷特征提取，通过引入seq2point方法，进行事件检测，抽取出不同电器的特征，根据这些特征，检测出每个用电设备的运行状态，在非侵入式负荷分解领域性能显著，抗干扰强、精确度高。

主权项：1.一种基于时间序列的seq2point的NILM方法，其特征在于包括：步骤一、数据预处理：收集总功率和各个电器的负荷数据，并进行初步的数据预处理操作；步骤二、负荷特征提取：将步骤一预处理后得到的数据，设置一个参数为W的滑动窗口，对每个滑动窗口大小的时间序列数据进行特征工程抽取，抽取相应的特征数据；步骤三、建立负荷特征匹配识别函数：通过步骤二计算得到的特征数据，建立输入特征数据和输出类别之间的非线性关系函数，所述非线性关系函数的函数关系如下：X＝FpYt：t+ω-1，θp+δ其中X表示识别的类型，Fp表示输入电气特征数据与电气类别X之间的非线性关系函数，Yt:t+W-1表示w窗口下的输入电气特征数据，θp表示函数中的权重参数，δ表示误差；根据建立的非线性关系函数，利用对数函数输出值和真实数据之间求log损失，作为模型的损失函数的表示，其损失函数的表示式如下： 其中X表示识别的类型，使用pX|Yt:t+W-1，θp表示在输入W窗口下的电气数据时，识别为X类别电器的概率；步骤四、seq2point网络训练：根据已经建立的输入特征数据和输出类别之间的非线性关系函数和损失函数，使用seq2point模型结构训练得到最终的非线性函数Fp中的参数θp；步骤五、分解输出：根据建立的非线性关系函数Fp，输入时间序列的电气数据后，通过函数Fp计算，求得该时刻对应的电气类别X，分解出输入的每个滑动窗口大小的时间序列数据中包含的电器的类别。

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权利要求：

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