本发明公开一种在线家庭负荷用电组合识别与耗电预测的方法,利用时‑频转换技术把负荷特征数据的时域信号转换成频谱图像,结合深度学习、强化学习、结构牵引与算法优化等技术实现家庭负荷用电组合在线的精准识别;针对家庭用电负荷的耗电量预测,依据用户用电监测数据的周期性和时序特征,对用电负荷的耗电量进行实时监测并预测未来用户的耗电量情况和用电行为趋势。实现家庭负荷用电组合在线的精准识别,对用电负荷的耗电量进行实时监测并预测未来用户的耗电量情况和用电行为趋势;能广泛的应用于家庭用电负荷组合在线场景的精准组合预测。
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