一种基于阈值调整的非侵入式负荷辨识方法及系统

本发明公开了一种基于阈值调整的非侵入式负荷辨识方法及系统，方法包括：对单电器功率图像样本集进行划分，构造只包含已知类电器样本的第一训练样本集以及同时保留已知类和未知类电器样本的第二训练样本集；通过第一训练样本集训练得到基于卷积神经网络的CNN负荷预分类模型；基于第二训练样本集，结合阈值调整的负荷辨识开集识别算法训练得到负荷辨识校准模型；将目标用户住宅中采集到的实时总用电数据进行预处理后得到的单电器功率图像数据，依次经过CNN负荷预分类模型和负荷辨识校准模型的分类识别后，得到所述目标用户住宅当前接入负荷的电器种类辨识结果。本发明能够有效识别已知电器并分类未知电器，有效提升了负荷辨识的准确性与鲁棒性。