【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及非侵入式负荷分解，具体为基于深度学习的非侵入式负荷分解系统及方法。
技术介绍
1、非侵入式负荷分解(non-intrusive load monitoring,nilm)是一种在不干扰用户正常用电的前提下，通过分析用户干路的电压、电流等电信号，来识别和分解出各个用电设备的运行状态和能耗情况的技术，而进行非侵入式负荷分解可以通过识别各用电设备的能耗，用户可以更加精准地控制和管理用电，分解出的用电数据可以用于分析用户的用电行为模式，为用户提供个性化的用电建议和节能方案。
2、但是，一般的，传统非侵入式负荷分解方法往往依赖于简单的特征提取和模式匹配，难以准确识别复杂用电环境下的设备能耗，只针对特定类型的用电设备进行设计，难以适应不同类型和规格的用电设备，其数据处理和分析过程往往较为复杂，难以实现实时在线的负荷分解。
3、综上，需要提出基于深度学习的非侵入式负荷分解系统及方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于深度学习的非侵入式负荷分解系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，包括数据采集模块、事件检测模块、特征增强模块、负荷识别模块、负荷分解模块、通信模块、数据存储分析模块、用户交互模块；
4、所述数据采集模块用于提供传感器和数据预处理；
5、所述事件检测模块用于负荷事件检测和特征提
6、所述特征增强模块用于递归图特征优化和高维隐含信息表征；
7、所述负荷识别模块用于模式匹配和深度学习识别；
8、所述负荷分解模块用于进一步提取负荷特征和进行注意力机制优化；
9、所述通信模块用于数据传输和安全加密；
10、所述数据存储分析模块用于构建分布式数据库和智能分析；
11、所述用户交互模块用于提供web/app交互和个性化推荐。
12、优选地，所述数据采集模块还包括传感器单元和预处理单元；
13、所述传感器单元使用高精度电力传感器和模数转换器，用于实时采集用户干路的电压、电流电信号，确保数据的高精度和抗干扰性；
14、所述预处理单元基于滑动窗口的数据预处理算法，用于对采集到的电信号进行去噪、滤波、标准化预处理操作，提高数据质量，为后续分析奠定基础。
15、优选地，所述事件检测模块还包括负荷事件检测单元和特征提取单元；
16、所述负荷事件检测单元基于变化点检测的算法(包括cusum、ewma)，用于实时检测电信号中的负荷启停事件，标记出各个用电设备的开启和关闭时间点；
17、所述特征提取单元结合傅里叶变换和小波变换的时频分析方法，用于从事件检测后的电信号中提取负荷特征，包括稳态和暂态特征，为后续负荷分解提供关键信息。
18、优选地，所述特征增强模块还包括递归图特征优化单元和高维隐含信息表征单元；
19、所述递归图特征优化单元用于将电流时间序列信号转换为tfrp，并通过电压电流相关性实现幂次型缩放，提高特征区分度，降低超参数依赖；
20、所述高维隐含信息表征单元用于将优化后的递归图特征映射为图片，利用swin-transformer网络高效表征高维隐含信息，增强特征表达能力。
21、优选地，所述负荷识别模块还包括模式匹配单元和深度学习识别单元；
22、所述模式匹配单元通过预定义的负荷特征模板库，用于对提取的负荷特征进行分类识别；
23、所述深度学习识别单元用于自动学习负荷特征并进行分类，提高负荷识别的准确性和泛化能力。
24、优选地，所述负荷分解模块还包括分解单元和注意力机制优化单元；
25、所述分解单元利用bi-lstm对时序数据进行建模，用于进一步提取负荷特征并进行负荷分解；
26、所述注意力机制优化单元通过transformer层用于引入注意力机制，增强模型对关键负荷特征的关注度，提升负荷分解的精度。
27、优选地，所述通信模块还包括数据传输单元和安全加密单元；
28、所述数据传输单元用于将分解后的负荷数据实时传输到远端数据库进行储存；
29、所述安全加密单元基于aes加密算法，用于对传输的数据进行加密处理，确保数据在传输过程中的安全性。
30、优选地，所述数据存储分析模块还包括分布式数据库和智能分析单元；
31、所述分布式数据库利用cassandra分布式数据库系统，用于支持高并发访问，实现大数据量的高效存储查询；
32、所述智能分析单元基于机器学习的数据分析算法，用于自动分析负荷数据，识别用电行为模式，为用户提供节能建议服务。
33、优选地，所述用户交互模块还包括web/app交互单元和个性化推荐单元；
34、所述web/app交互单元基于react前端开发框架，用于为用户提供web或app界面，实现用电情况的实时查询、历史数据分析功能；
35、所述个性化推荐单元通过协同过滤、基于内容的推荐算法，用于根据用户的用电行为和负荷分解结果，提供个性化的用电建议和节能方案。
36、基于上述系统，本专利技术还提出一种非侵入式负荷分解方法，包括以下步骤：
37、s1.数据采集：实时采集用户干路的电压、电流电信号，确保数据的高精度和抗干扰性，对采集到的电信号进行去噪、滤波、标准化预处理操作，提高数据质量；
38、s2.事件检测与特征提取：实时检测电信号中的负荷启停事件，标记出各个用电设备的开启和关闭时间点，从事件检测后的电信号中提取负荷特征，包括稳态和暂态特征，为后续负荷分解提供关键信息；
39、s3.特征增强：将电流时间序列信号转换为特定形式的递归图，并通过电压电流相关性实现特征优化，提高特征区分度，将优化后的特征映射为图片，利用深度学习网络高效表征高维隐含信息，增强特征表达能力；
40、s4.负荷识别：通过预定义的负荷特征模板库，对提取的负荷特征进行分类识别，利用深度学习算法自动学习负荷特征并进行分类，提高识别的准确性和泛化能力；
41、s5.负荷分解：利用双向长短期记忆网络对时序数据进行建模，进一步提取负荷特征并进行负荷分解，引入注意力机制，增强模型对关键负荷特征的关注度，提升分解的精度；
42、s6.数据传输与安全加密：将分解后的负荷数据实时传输到远端数据库进行储存，对传输的数据进行加密处理，确保数据在传输过程中的安全性；
43、s7.数据存储与智能分析：利用分布式数据库系统支持高并发访问，实现大数据量的高效存储与查询，基于机器学习的数据分析算法自动分析负荷数据，识别用电行为模式；
44、s8.用户交互与个性化推荐：为用户提供web或app界面，实现用电情况的实时查询、历史本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于，包括数据采集模块、事件检测模块、特征增强模块、负荷识别模块、负荷分解模块、通信模块、数据存储分析模块、用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
10.非侵入式负荷分解方法，根据权利要求1-9任一所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于，包括以下步骤：>...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于，包括数据采集模块、事件检测模块、特征增强模块、负荷识别模块、负荷分解模块、通信模块、数据存储分析模块、用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的非侵入式负荷分解...
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