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申请/专利权人：天津大学合肥创新发展研究院

摘要：本发明公开了一种基于条件随机场监督的多分支修正非侵入式负荷检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取每个目标电器在历史时间段的总功率数据序列，并抽取对应目标电器多个真实使用状态，由此构建每个目标电器对应的数据集；步骤2、生成基于条件随机场的多分支神经网络，包括使用状态分支层、置信度分支层、功率曲线分支层、修正层，利用步骤1得到每个目标电器的数据集分别对生成的多分支神经网络进行训练，得到每个目标电器对应的检测模型；步骤3、将待检测的每个目标电器当前总功率数据序列输入至对应的检测模型中，得到相应目标电器设备的使用状态当前预测结果、功率曲线当前预测结果。本发明具有检测准确性高的优点。

主权项：1.基于条件随机场监督的多分支修正非侵入式负荷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取每个目标电器在历史时间段的总功率数据序列，所述总功率数据序列包含对应目标电器在所述历史时间段中多个采样周期的真实功率数据，并基于获取的数据抽取对应目标电器在历史时间段的多个真实使用状态，以所述总功率数据序列、多个真实使用状态构建每个目标电器对应的数据集；步骤2、生成基于条件随机场的多分支神经网络，所述多分支神经网络包括使用状态分支层、置信度分支层、功率曲线分支层、修正层，并利用步骤1得到每个目标电器的数据集分别对生成的多分支神经网络进行训练，由此得到每个目标电器对应的检测模型；训练时，将每个目标电器数据集中的总功率数据序列通过滑动窗口按相同的时间段长度切分为多个窗口的数据，并将每个窗口的数据分别输入至所述使用状态分支层中，由使用状态分支层预测得到每个窗口中每个时间点位置上相应目标电器设备的使用状态预测结果的概率值，并由使用状态分支层输出每个窗口中各个时间点位置上相应目标电器设备使用状态预测结果的概率值，即为每个窗口的相应目标电器设备使用状态预测结果序列；使用状态分支层得到的每个窗口的相应目标电器设备使用状态预测结果序列以及每个窗口的数据，分别输入至所述置信度分支层，由置信度分支层得到并输出每个窗口中每个时间点位置上相应目标电器设备使用状态预测结果概率值的置信度；并且，每个窗口的数据还分别输入至所述功率曲线分支层，由功率曲线分支层预测得到每个窗口中每个时间点位置上相应目标电器设备的功率值预测结果，并根据功率值预测结果得到每个窗口中相应目标电器设备的功率曲线预测结果；所述使用状态分支层得到的每个窗口的相应目标电器设备使用状态预测结果序列、所述置信度分支层得到的每个窗口中每个时间点位置上相应目标电器设备使用状态预测结果概率值的置信度、所述功率曲线分支层得到的每个窗口中相应目标电器设备的功率曲线预测结果，分别输入至所述修正层，由修正层根据每个窗口的相应目标电器设备使用状态预测结果序列、每个窗口中每个时间点位置上相应目标电器设备使用状态预测结果概率值的置信度，对每个窗口中相应目标电器设备的功率曲线预测结果进行修正，由此得到每个窗口中相应目标电器设备修正后的功率曲线预测结果；进行多轮训练，多轮训练时基于损失函数计算结果反向传播更新所述多分支神经网络的参数，直至多分支神经网络收敛至最优状态，由此得到训练好的多分支神经网络，作为每个目标电器设备对应的检测模型；步骤3、将待检测的每个目标电器当前总功率数据序列，输入至步骤2得到的对应的检测模型中，由对应的检测模型预测得到相应目标电器设备的使用状态当前预测结果，以及相应目标电器设备的功率曲线当前预测结果。

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