家庭电动汽车充电行为的非侵入式辨识方法、装置及系统

本发明提供了一种家庭电动汽车充电行为的非侵入式辨识方法、装置及系统，方法包括以下步骤：采集配电箱电力入口处的聚合用电信息，分析家庭电动汽车充电行为与充电负荷特性，构建神经网络模型训练所需的样本数据；构建有效识别EV充电负荷的SAED模型，并利用样本数据集进行模型训练与优化，获得训练好的SAED模型；部署训练好的SAED模型，就地化对用户充电行为进行非侵入式电量分项精细化辨识(英语简称NILM,Non‑Intrusive LoadMonitoring)，甄别出异常用电情况。本发明能够有效识别电动汽车充电负荷，定位私自充电的电动汽车，发现安全隐患和不规范用电行为，保障了良好的用电环境和电网的安全稳定运行，为电力行业提供了更加精确、高效和灵活的用电管理服务。