一种基于隐半马尔可夫模型的电力活动模式提取方法

本发明公开了一种基于隐半马尔可夫模型的电力活动模式提取方法，涉及电力领域，采用隐半马尔可夫模型(HSMM)替代传统HMM，通过引入显式的状态持续时间分布，能够更准确地捕捉电力消费活动的时序特征和持续性，有效解决了传统方法在建模长时间持续活动时的不足；通过Baum‑Welch算法进行模型参数学习和Viterbi算法进行最优状态序列推断，能够从复杂的功率时间序列中精确提取和分离出用户的电力消费活动模式，提取精度显著提高。本发明能够从总体功率曲线中有效识别和分离出具有代表性的电力消费活动模式，为实现精细化的电力消费管理和智能控制奠定基础。