摘要
本发明公开了一种基于负荷增强特征图形化的非介入式空调负荷辨识方法，包括：根据已知空调设备的历史运行数据，获取运行设备的电流序列数据及其对应的负荷类型；采用增强内部信息的时间卷积网络对电流序列数据进行特征提取，输出一维电流特征数据；利用改进的特征矩阵学习方法将一维电流特征数据转换为融合深层和浅层特征的二维电流特征数据；根据二维电流特征数据以及对应的负荷类型对二维卷积神经网络进行网络模型训练，生成负荷辨识模型；对待辨识设备的实时电流序列数据进行特征提取，获取实时二维电流特征数据；将实时二维电流数据输入至负荷辨识模型进行负荷类型辨识，输出待辨识设备的负荷类型。
