基于数据扩充与无阈值递归图的非侵入式负荷识别方法

非侵入式负荷监测技术不仅能将电能流向透明化,还能简化智能电表安装流程,从而有效降低负荷监测成本。为提高非侵入式负荷监测中的负荷识别准确性,提出了基于数据扩充与无阈值递归图的非侵入式负荷识别方法。采用去噪扩散概率模型对小样本负荷数据进行数据扩充,以提升负荷识别方法的鲁棒性;通过去除递归图的Heaviside函数实现无阈值递归图以高效表征负荷特征,并结合Transformer深度学习网络构建负荷识别框架。将所提出的方法应用到3个实测数据集中,实验结果表明,所提方法能有效提高负荷识别准确度,改善分类效果。