摘要
本发明提供一种基于非侵入式负荷识别技术的用电分析方法及系统。该方法包括：数据采集，通过非侵入式的量测开关或智能电表收集负荷数据；构建用电负荷数字孪生模型，建立高频实时数据与数字孪生模型的双向映射关系；对负荷数据进行预处理，包括去噪、时间同步、归一化；从预处理的负荷数据中提取关键特征；利用数字孪生模型反馈，动态训练和优化调整神经网络模型；使用训练好的模型识别每个负荷的分解结果；对负荷分解的结果进行评估；对收集的实时负荷数据进行负荷识别，对用户用电行为进行多维度分析。本发明将非侵入式负荷识别技术与数字孪生技术相结合，利用高频数据提升用电分析能力，优化了识别模型，提高了识别精度，可深入分析用电行为。
