[发明专利]先验知识非入侵式负荷识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及负荷监测领域，并公开了一种先验知识非入侵式负荷识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取全部输入的标定数据，根据各所述标定数据确定负荷的特征数据波形，将各所述特征数据波形汇总并建立先验知识负荷特征数据库；若获取到输入的目标识别数据，则根据所述目标识别数据确定目标特征数据波形；根据所述目标特征数据波形和所述先验知识负荷特征数据库进行负荷识别。本发明在不增加网络模型大小的前提下提升了负荷识别效果。

技术领域

本发明涉及负荷监测领域，尤其涉及一种先验知识非入侵式负荷识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着负荷监测系统的高速发展，用户对负荷监测的处理要求也越来越高，在希望准确对负荷进行监测的同时减少负荷监测系统的模型计算量，这也对负荷监测系统的准确性和效率性提出了更高的要求。传统的负荷监测系统的识别方式是通过建立以“transformer”以及变形结构为代表的注意力模型，直接从模型众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。这种负荷监测系统的识别方式存在很大的缺陷，就会存在识别方式参数多，运算量大，不太适合移动端部署的问题。即，这种负荷监测系统的识别方式会由于需要从众多信息中查找关键信息造成负荷识别效果不佳。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种先验知识非入侵式负荷识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何在不增加网络模型大小的前提下提升负荷识别效果的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种先验知识非入侵式负荷识别方法，所述先验知识非入侵式负荷识别方法步骤，包括：

获取全部输入的标定数据，根据各所述标定数据确定负荷的特征数据波形，将各所述特征数据波形汇总并建立先验知识负荷特征数据库；

若获取到输入的目标识别数据，则根据所述目标识别数据确定目标特征数据波形；

根据所述目标特征波形和所述先验知识负荷特征数据库进行负荷识别。

可选地，根据所述目标识别数据确定目标特征数据波形的步骤，包括：

确定所述目标识别数据中所述负荷在全部工作时间点的第一电压值和第一电流值；

根据预设算法模块确定所述第一电压值和所述第一电流值对应的目标特征数据值。

可选地，根据所述目标特征数据值确定目标特征数据波形的步骤，包括：

根据预设的需求数值依次提取所述目标特征数据值得到第一特征数据集，对所述第一特征数据集进行降采样处理得到第二特征数据集；

将所述第二特征数据集进行归一化处理得到波形数值，并将所述波形数值在坐标轴中依次连接以建立目标特征数据波形。

可选地，将各所述特征数据波形汇总并建立先验知识负荷特征数据库的步骤，包括：

确定各所述特征数据波形对应的负荷标识，根据所述负荷标识将各所述特征数据波形汇总，并将汇总后各所述特征数据波形作为先验知识负荷特征数据库。

可选地，根据所述目标特征波形和所述先验知识负荷特征数据库进行负荷识别的步骤，包括：

确定所述目标特征波形的目标位置，根据预设的负荷辨识神经网络识别所述目标位置在所述先验知识负荷特征数据库对应的目标负荷；

获取预设的分类标识，根据所述分类标识确定所述目标负荷对应的目标结果编码，并将所述目标结果编码作为负荷识别结果。

可选地，确定所述目标特征波形的目标位置的步骤，包括：

确定所述目标特征波形中的波动最大值，并将所述波动最大值对应的位置作为第一位置；