一种基于深层森林算法的家庭用电负荷分类识别方法

摘要

本发明及到一种基于深层森林算法的家庭用电负荷分类识别方法，首先通过家庭智能采集终端对不同家庭用电负荷的特性数据进行智能化采集，其次将海量数据存储于服务器端，同时进行数据预处理，再次利用数据库的数据库建立训练数据集，并对深层森林算法模型进行训练，最后利用训练完成的深层森林算法对家庭用电负荷进行智能分类识别。本发明具有深层表征特性挖掘、可自行确定筛选层数以减少计算量的优点，可对有效对家庭负荷类别进行智能识别，所得结果可服务于电网需求侧管理、电力市场等多方面，从而有利于提高电力企业的经济效益。