一种耦合神经网络与动态时间规划的居民负荷辨识方法及装置

摘要

本发明提出一种耦合神经网络与动态时间规划的居民负荷辨识方法及装置，方法包括以下步骤：（1）稳态运行状态提取；（2）V‑I特性曲线灰度图提取；（3）特征向量提取；（4）神经网络训练；（5）负荷辨识。其技术领域为非侵入式负荷监测，解决了常见辨识方法辨识正确率低的技术难点，优点在于方法所选辨识特征具有更好的辨识性能且数据维度更小，辨识结果相比常见方法具有更高的辨识准确率以及可信度。