基于多任务学习的非侵入式负荷监测中的负荷分解方法

本发明的实施例提供了基于多任务学习的非侵入式负荷监测中的负荷分解方法。所述方法包括获取初始数据集，对所述初始数据集进行数据扩充，并划分为训练集和测试集；构建串行的特征提取模型和多任务学习模型，所述特征提取模型依次包括一维卷积特征扩充模块和混合注意力模块；通过训练集对所述特征提取模型和多任务学习模型进行训练，得到训练好的模型；将测试集输入训练好的模型，得到负荷分解结果。以此方式，可以提高模型对负荷分解的准确性，并通过特征共享模块的引入降低负荷特征模板库的体量、优化模型的计算效率。