用于非侵入式负荷监测的V-I图样本数据集筛选方法

摘要

本发明公开了一种用于非侵入式负荷监测的V‑I图样本数据集筛选方法，以非侵入式家电负荷监测为背景时，解决了实际测量的家用电器稳定运行数据存在噪声干扰导致大量V‑I轨迹图样本数据不可用的问题；本发明方法在构建深度学习网络的数据集之前，通过对采集的V‑I特征图样本数据集进行优化，提高数据集在表征关键信息的特征的含有率，提高了家用电器的识别精度和识别效率。