一种非侵入式负荷监测方法、介质与电子设备

本发明公开一种基于标准差复合滑动窗与图像特征二值化的非侵入式负荷监测方法，利用使用三点式中值滤波算法对电压电流数据进行滤波处理，构建改进标准差复合滑动窗双边对负荷状态变化进行检测，引入标准差窗口提高对小电流电器的检测精度，通过滑动累计和判断是否有事件发生。对检测到的发生事件前后的电流等电气数据做差值得到新的数据集，绘制V‑I轨迹图像，运用图像二值化，提取负荷状态变化时刻V‑I轨迹面积特征。将V‑I轨迹特征结合季节性电器概率特性，采用GEP算法对卷积神经网络参数进行优化，得到GEP‑CNN负荷识别算法，以达到准确地分解和识别各种电气设备的状态。