基于智能电能表边缘计算的负荷辨识方法及存储介质

本发明公开了一种基于智能电能表边缘计算的负荷辨识方法及存储介质，属于智能电网技术领域，包括：步骤S1构建电气特征模型库；步骤S2样本数据采集；步骤S3神经网络模型的训练和测试；步骤S4特征相关性分析；步骤S5特征筛选；步骤S6采集用户电源进线信号；步骤S7事件检测；步骤S8负荷辨识。本发明通过皮尔逊相关系数分析电气特征模型库中随机两个特征的相关性，去除两个强相关特征中的一个，减少了电气特征模型库中的特征数量，通过置换重要性算法对电气特征模型库进行特征筛选，得到最终的边缘侧优化电气特征模型库，进一步减少了电气特征模型库中的特征数量，减少了边缘计算的计算资源使用，提升了辨识效率和辨识准确率。