[发明专利]一种基于Boost模型的非侵入式用电器识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Boost模型的非侵入式用电器识别方法，包括以下步骤：一、采用无标签数据收集，对电表数据进行收集；二、指引用户对需要识别的用电器分别进行开关操作，并记录电表功率数据和对应的用电器标签；三、先利用Bootstrap算法扩展有标签集，与无标签集一起组合成训练集，再用建立分类模型；四、实时收集功率突变事件，用训练好的模型对其分类，并向用户显示识别出的用电器结果；五、通过预识别阶段的新样本和新标签，将其添加到原有的有标签数据集中，重复步骤三和步骤四；六、用达到精度要求的模型对用电器进行识别，并实时反馈给用户或需求方；本发明可以通过总电表功率数据和少量训练数据，实现对居民用户中用电器的识别。

主权项

1.一种基于Boost模型的非侵入式用电器识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采用无标签数据收集，对电表数据进行收集，实时判断功率值突变的时点，并对前后短时间段内的数据进行储存；步骤二：进入用户训练阶段，指引用户对需要识别的用电器分别进行开关操作，并记录相应时段中的电表功率突变事件前后短时间段内的数据和对应的用电器标签；步骤三，训练初步模型，先利用Bootstrap算法扩展有标签集，与无标签集一起组合成训练集，再用Boost算法为每一种有标签的用电器建立一个分类模型；步骤四，预识别阶段，即实时收集功率突变事件，用训练好的模型对其分类，并向用户显示识别出的用电器结果，并让用户选择正确或错误；步骤五，精度提高阶段，即通过预识别阶段的新样本和新标签，并将其添加到原有的有标签数据集中，重复步骤三和步骤四；步骤六，正式识别阶段，即用已经达到精度要求的模型对用电器进行识别，并实时反馈给用户或需求方。