基于多维度特征融合的配电台区冷暖负荷辨识方法及系统

本发明涉及一种基于多维度特征融合的配电台区冷暖负荷辨识方法和系统，其方法包括：获取目标台区的时序负荷数据和环境温度数据，并进行数据预处理；对预处理后的数据，通过滑动窗口算法捕捉温度突变时间，并验证负荷响应相关性，以选取有效事件，生成动态热响应事件集；基于所述动态热响应事件集，提取包含负荷谱熵的多维特征向量；采用基于XGboost框架的分类模型对提取的多维特征向量进行分类预测，得到出冷负荷、暖负荷和普通负荷的分类结果；根据所述分类结果生成目标台区的能效优化策略。与现有技术相比，本发明提高了冷/暖负荷的分类准确率。