基于大数据和监督式学习算法的非侵入式用电设备检测方法

本发明公开了基于大数据和监督式学习算法的非侵入式用电设备检测方法，主要涉及电力检测技术领域。包括数据采集与预处理，通过非侵入式负荷监测设备收集电力系统总负荷数据，并进行异常值剔除、数据归一化和滑动窗口分段处理；特征提取与重要性分析，利用监督式学习算法从预处理后的数据中提取关键特征，并进行特征重要性评估；模型训练与优化，构建多任务学习模型，通过迭代优化模型参数提升负荷分解的准确性。本发明的有益效果在于：本发明提出了一种创新的基于大数据和监督式学习算法的非侵入式用电设备检测方法。该方法旨在通过结合大数据处理能力和高性能机器学习模型，显著提升负荷监测的准确性和效率。