基于分层联邦学习的非侵入式用电负荷检测方法及系统

本发明公开了一种基于分层联邦学习的非侵入式用电负荷检测方法及系统。该方法为将用户用电总负荷数据输入至对应的用户个性化模型中，得到该用户的各用电器的用电负荷数据，本发明使用分层联邦学习技术，有效解决数据限制问题导致的无法训练统一模型的问题，且通过增加一层边缘服务器，减少模型的通信开销，针对分层联邦学习前期由于数据差异性容易导致模型偏离的问题，提出边缘客户端自蒸馏技术，使用边缘客户端历史最优模型指导当前模型；并解决全局模型导致的模型个性化弱的问题，最终得到相应用户的用户个性化模型。