基于设备运行状态检测与能量回归同步评估的居民非介入式负荷辨识算法研究

非侵入负荷辨识技术能够高效低成本地获得用户分项电能并支撑多种业务,基于分项电器能量回归的神经网络为负荷辨识技术提供了重要支撑。文中针对神经网络进行能量分解时在设备关停处的噪声识别污染及基于能量阈值法评估设备运行状态的局限性,提出了基于设备能量分解与运行状态分类的硬参数共享多任务学习模型,并根据能量回归与状态识别对输入序列全局与区域信息的敏感度差异,提出基于多感受野融合的时间卷积网络,实验结果表明文中所提算法模型在辨识效果上取得了提升,并在洗衣机、洗碗机等小功率波动设备上相较传统网络减少了50%的平均能量绝对误差。