基于深度学习的非侵入式负荷监测方法和系统

摘要

本发明提供一种基于深度学习的非侵入式负荷监测方法和系统，涉及电力负荷监测技术领域。本发明通过将一维功率数据转化为待监测的二维图像数据，将时域信息纳入到原始数据中，使得用于数据中包含更多的有效信息，同时使用基于深度学习的非侵入式负荷监测模型，该模型能够考虑数据中的时间依赖性，提升预测模型的精度，同时能够避免CNN网络中出现梯度消失和梯度爆炸的出现。