一种非侵入式负荷监测方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种非侵入式负荷监测方法、装置、设备及存储介质，本发明首先对第一历史目标负荷数据集进行分解。其次，以分解得到的第三历史目标负荷数据集为特征，以第二历史目标负荷数据集为标签进行模型训练。同时，利用目标长短卷积神经网络提取负荷数据的波形特征，进而结合不同时间尺度的时间池化操作，挖掘提取数据特征能力更强。进一步，通过将注意力机制应用到长短期记忆递归神经网络中，可以增强对时间序列数据的记忆与筛选能力，提高了处理负荷时间序列数据的能力。最后，通过将实测负荷数据集输入训练好的目标神经网络模型进行分解，解决了CNN在NILM问题上未能充分释放其模型潜力的问题。