[发明专利]一种基于随机森林的非侵入式家用电器识别方法

摘要

本发明公开了一种基于随机森林的非侵入式家用电器识别方法，目的在于，在不侵入家庭用户内部的情况下，实现对家庭内部用电情况的监测，识别速度快，准确率高，所采用的技术方案为建立负荷特征数据库，将特征数据库中存储的负荷特征作为原始训练集，从原始训练集中生成N个训练子集，并将生成的N个决策树组合成随机森林，通过对不同决策树叶节点权重的优化完成随机森林的训练过程，利用二次检测算法检测到电器投切事件的发生，获取事件发生的起止时间，并从总线信号中分离出发生投切的电器的电流电压信号，进而从分离出的数据中获取负荷特征，最后将这些负荷特征作为输入参数输入到训练完成的随机森林中，通过投票完成电器的辨识。

主权项

一种基于随机森林的非侵入式家用电器识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)选取典型家用电器的负荷特征建立负荷特征数据库；2)将负荷特征数据库中存储的负荷特征作为原始训练集，通过Bagging抽样法从原始训练集中生成N个训练子集；3)对每个训练子集进行递归分析，生成决策树；4)将由N个训练子集生成的N个决策树组合成随机森林；5)对生成的随机森林进行二次训练以优化不同决策树叶节点的权重；6)采集家庭用户总线端的电流电压数据，并对电流电压数据进行小波去噪的预处理；7)对经过预处理的电流电压数据利用二次检测算法检测到投切事件发生，确认暂稳态区域，并获取投切事件发生的起止时间，进而从总线信号中分离出发生投切的电器的电流电压数据；(8)从分离的电流电压数据中获取负荷特征，并将获取的负荷特征作为输入参数输入到步骤5)优化的随机森林中，通过投票进行负荷辨识，完成家用电器识别。