一种基于混合监督学习的非侵入式负荷辨识方法和系统

本发明公开一种基于混合监督学习的非侵入式负荷辨识方法和系统，包括：步骤S1、获取电压‑电流轨迹图像数据集；步骤S2、利用电压‑电流轨迹图像数据集的有标签数据和无标签数据，基于不完全监督学习方法进行模型训练，得到初始负荷辨识模型；步骤S3、判断初始负荷辨识模型对有标签数据的预测精度是否满足规定阈值要求；步骤4、利用含噪数据集，采用不准确监督学习方法对初始负荷辨识模型继续训练。采用本发明的技术方案，将弱监督学习应用于NILM领域，通过不完全监督学习和不准确监督学习结合，对无标签数据进行利用，大大减少了标记成本。