一种基于多尺度扩散去噪与周期性特征分解的用电器分类方法

本发明公开了一种基于多尺度扩散去噪与周期性特征分解的用电器分类方法，包括：(1)构建用电器分类模型，用电器分类模型包含去噪模块、多尺度下采样模块、含L层残差连接的MSPA Block模块、分类线性层；(2)电网运行过程中，采集含噪声的多通道一维时序数据；(3)将采集的数据输入用电器分类模型进行训练；(4)应用过程中，采集待分类的电网运行数据输入训练好的用电器分类模型中，得到K类用电器的工作状态。利用本发明，可以实现复杂噪声环境下用电器工作模式的精准分类。