【技术实现步骤摘要】
本申请涉及充电监测，具体涉及一种对居民大负荷用电的识别方法。
技术介绍
1、由于居民大负荷违规充电存在较大的风险，也有可能引起更大的损失；
2、例如电网过载风险：大负荷违规充电可能导致电网负荷超过承载能力，引发电网过载；电网过载会导致电压下降、电流增大，甚至引发设备过热、短路、火灾等安全事故；
3、例如设备损坏风险：大负荷违规充电可能导致电器设备长时间工作在高负荷状态下，超过其设计容量，从而加速设备的老化和损坏；这不仅会增加维修和更换设备的成本，还可能导致设备故障引发其他安全隐患；
4、例如能源浪费风险：大负荷违规充电会导致能源的浪费，增加电力供应的需求；这不仅会增加居民的用电成本，还会对能源资源的可持续利用造成不利影响；
5、例如环境污染风险：大负荷违规充电可能导致电力系统的不稳定运行，进而增加发电厂的排放量，加剧环境污染问题。
6、因此，需要对居民大负荷用电进行监测识别，以及时进行应对处理，避免发生上述风险和损失。
技术实现思路
1、本申请旨在提出一种对居民大负荷用电的识别方法，避免发生上述风险和损失。
2、本申请实施例提出一种对居民大负荷用电的识别方法，包括：
3、获取居民用电的电压图谱数据和电流图谱数据，并划分为训练集和测试集；
4、对训练集中的电压图谱数据和电流图谱数据进行特征融合，并转化为特征矩阵；
5、将所述特征矩阵输入到神经网络模型，通过darts算法寻找最优
6、将待识别的电压图谱数据和电流图谱数据的特征矩阵输入到获取的最优神经网络模型中进行识别。
7、进一步地，所述通过darts算法寻找最优神经网络参数集，得到最优神经网络模型，具体包括：
8、基于darts算法对神经网络参数集进行更新获得第一神经网络模型；
9、对第一神经网络模型进行评估，根据评估结果更新所述第一神经网络模型的参数集，获得第二神经网络模型；
10、判断是否满足更新终止条件，若满足，则将所述第二神经网络模型确定为最优神经网络模型；否则，返回循环执行基于darts算法对神经网络参数集进行更新获得第一神经网络模型的操作。
11、进一步地，所述对神经网络参数集进行更新是采用梯度下降算法，利用交叉熵损失函数作为目标函数，输入为待预测的特征矩阵数据，输出为预测的标签值，将预测值与实际值进行对比，以最小化损失函数值为目标。
12、进一步地，所述更新终止条件是指设定的误差要求范围和设定的训练次数。
13、进一步地，采用注意力池化机制替代darts算法中的全连接层和softmax层。
14、进一步地，所述注意力池化机制包括一个block，所述bloc包括一个head，block是注意力池化机制内部整体的架构，head是block中的注意力头机制，head用于将融合特征矩阵数据的通道维度数据进行注意力加权，对于与预测类别最相关的通道给予较高的权重，不相关的通道则给予较低的权重，使模型分类阶段的每一个通道数据都与最终输出的类别有着权重关联。
15、本申请实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述。
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1.一种对居民大负荷用电的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过DARTS算法寻找最优神经网络参数集，得到最优神经网络模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对神经网络参数集进行更新是采用梯度下降算法，利用交叉熵损失函数作为目标函数，输入为待预测的特征矩阵数据，输出为预测的标签值，将预测值与实际值进行对比，以最小化损失函数值为目标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述更新终止条件是指设定的误差要求范围和设定的训练次数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用注意力池化机制替代DARTS算法中的全连接层和softmax层。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述注意力池化机制包括一个block，所述bloc包括一个head，block是注意力池化机制内部整体的架构，head是block中的注意力头机制，head用于将融合特征矩阵数据的通道维度数据进行注意力加权，对于与预测类别最相关的通道给予较高的权重，不相关的通道则给予较低的权重
...【技术特征摘要】
1.一种对居民大负荷用电的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过darts算法寻找最优神经网络参数集，得到最优神经网络模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对神经网络参数集进行更新是采用梯度下降算法，利用交叉熵损失函数作为目标函数，输入为待预测的特征矩阵数据，输出为预测的标签值，将预测值与实际值进行对比，以最小化损失函数值为目标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述更新终止条件是指设定的误差要求范围和设定的训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：李涛，张尧，李炳要，张昱波，薛冰，周剑，黄令忠，王菲菲，侯玉，李浩，李炯达，王翔，张斌，刘启彬，肖腾杰，陈舒宁，邓海冰，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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