基于递进式模型结构和时间信息嵌入的非侵入式负荷分解

现有的非侵入式负荷监测算法对多时间尺度的用电规律缺乏关注,且存在电器状态误判率高和功率预测误差大的问题。对已有模型在学习框架、信息嵌入和损失函数3个方面进行优化,提出一种基于递进式模型结构和时间信息嵌入的负荷分解方法。模型由预分解模块和功率预测模块构成,递进地完成判断电器开关状态与估计功率值2个任务。2个模块的网络结构均基于Transformer设计,使用不同的复合损失函数优化。另外,提出了多尺度时间信息编码及嵌入方法,增强模型对用电行为特征的提取能力。基于居民用电数据集REDD和UKDALE的测试结果验证了该方法的有效性。