边缘-云端协同的非侵入式负荷实时识别方法及系统

本发明涉及智能电网技术领域，揭示了一种边缘‑云端协同的非侵入式负荷实时识别方法及系统，该方法在用户用电入口处采集总负荷电力数据，通过边缘端处理提取用电事件特征并识别类型，对总负荷进行分解获取各设备用电信息，将识别结果传输至云端进行分析并动态更新模型库，再将更新后的模型库信息反馈至边缘端优化算法。本系统采用改进的动态时间规整算法进行事件匹配，利用非监督聚类与半监督学习模型实现负荷分解，通过高频采样技术获取设备电气特性。该方案无需在各用电设备上安装传感器，大幅降低部署成本，同时借助边缘‑云端协同架构实现高精度识别，准确率达95％以上，为智能用电管理提供了经济高效的技术解决方案。