基于多阶段数据递推分析的用户用电行为特性挖掘方法

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摘 要：用户用电行为特性分析为构建居民用户的家庭智能用电策略提供了可靠的理论基础和数据支撑。为提取有效直观负荷用电行为特征，提出一种基于多阶段数据递推分析的用户用电行为特性挖掘方法。该方法第一阶段构建了基于混合深度学习的非侵入式负荷分解模型，将用户集中数据分解为电器设备用电数据分量集合；第二阶段提出了基于卡尔曼滤波与广义似然比检验的事件检测方法，对电器设备的启停状态进行了判定；第三阶段量化用户用电行为特性，并提出了基于核密度估计的电器设备差异化时域概率模型。（剩余18703字）

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