基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法

专利申请号：CN201910764470.8

公 开 号：CN110533089B

发 明 人：程江洲 谢诗雨 李君豪 熊双菊 王劲峰 

代 理 人：宜昌市三峡专利事务所吴思高

代理机构：宜昌市三峡专利事务所

专利类型：发明专利

申 请 日：20230711

公 开 日：20190819

专利主分类号：G06F18/2323

关 键 词：样本点 随机森林 标签 聚类 模式识别模块 负荷识别 负荷特征 在线更新模块 归一化处理 特征数据库 标签分配 错误分类 非侵入式 负荷模式 模块处理 用电负荷 有效识别 在线聚类 新知识 自适应 更新 算法 分配 

摘      要：基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法，包括建立用电负荷特征数据库；从每个切换事件中提取所需的负荷特征；将所得负荷特征进行归一化处理后，获得所需样本点；样本点由未知模式识别模块处理，为样本点分配“已知标签、或“未知标签；所有标签为“已知样本点，利用随机森林算法得出识别结果；所有标签为“未知样本点，由在线聚类模块处理，若产生新聚类，用户可以选择是否将类标签分配给聚类；带标签的新聚类，通过在线更新模块更新随机森林和未知模式识别模块对已有知识进行更新;“未知点通过新随机森林得出识别结果。本发明可以将容易错误分类的负荷识别为“未知，并在获取新知识后完成正确的识别，有利于促进未知负荷模式的有效识别。