基于数据驱动的无监测用户用电模式识别方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：
作者：李凯, 杨大伟, 张建业, 马崇瑞, 李德高, 王慧
摘要：借助于终端用户侧安装的智能电表能够有效地分析其异常用电行为和用电模式，为填补在过渡期可能存在的用户数据缺失，提出一种基于数据驱动的无监测用户用电模式识别方法。利用装有智能电表用户的典型日负荷曲线历史数据提取典型用电模式;对多时间尺度机器学习模型进行训练来估计用户用电量;采用递归贝叶斯学习和支路电流状态估计残差法，从无监测用户月度电费账单中获得日负荷曲线。采用实际系统的量测数据进行算例验证，仿真结果表明所提出方法能够快速而准确地识别出无监测用户的用电模式。
关键词：用电模式识别, 频谱聚类, 递归贝叶斯学习
