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摘要
本发明提供了一种非侵入式负荷分解方法及系统,涉及电力系统自动化分析技术领域。本发明的技术方案首先通过获取半监督字典学习模型的训练集,然后构建半监督字典学习模型,再基于上述获取的训练集训练半监督字典学习模型,最后基于训练后的半监督字典学习模型实现用电设备的负荷分解。本发明的技术方案利用较少的有标记电表数据和大量未标记的电表数据实现非侵入式负荷分解,有效避免了侵入式负荷分解方法需要高硬件成本和数据量大的问题,同时降低了数据采集、数据存储和数据处理的难度,并且有效提高了非侵入式负荷分解的准确率。
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