基于非侵入式负荷量测的空调资源的聚合备用容量评估方法

本发明公开了一种基于非侵入式负荷量测的空调资源的聚合备用容量评估方法，主要包括：获取原始负荷数据后，利用基于耦合生成对抗网络的数据增强方法来丰富原始数据；然后，搭建基于尺度和权重递归图的多任务学习网络结构，并利用训练好的所述多任务学习网络获得空调状态以及负荷的预测序列；利用得到的预测序列进行微电网空调机组备用容量评估。运营商可以不需要获得所有房屋的详细暖通空调用电量来估计暖通空调机组的备用容量，只需要从智能电表上读取整个用电量，就可以实现直接的负荷控制，终端用户也不需要为暖通空调机组配备侵入式负荷监测设备，从而保护隐私。同时NILM技术还可以帮助微电网降低能耗成本和减载成本，增加收益。