基于多标签学习的负荷特征提取方法、负荷识别方法及系统

本发明公开了基于多标签学习的负荷特征提取方法、负荷识别方法及系统，该负荷特征提取方法为：采用已训练的分类器链模型预测输入特征向量的二进制特征标签；特征向量由从用电信息所提取的负荷特征构成；分类器链模型包括多类标签及各类标签对应的二元分类器，标签在分类器链中排序，一类标签对应一类电器设备；分类器链模型的训练包括：S100：分别构建各类标签的训练样本集；S200：采用训练样本集分别训练对应标签的二元分类器；S300：按标签在分类器链中的排序，对各二元分类器顺次进行多标签训练。本申请利用分类器链模型将负荷特征转换为关联的二进制特征标签，能包含更多的负荷特征信息量，将其应用于负荷识别，可增强负荷识别的准确性。