基于多元数值与图像特征融合的负荷识别方法

本发明公开了一种基于多元数值与图像特征融合的负荷识别方法，包括：S1、采集负荷电气运行的电压与电流数据；S2、对S1采集的电压与电流数据利用阈值自适应滑动时间窗检测算法，检测是否发生负荷投切事件；S3、对采集得到的电气量数据生成多元数值与图像特征融合的负荷特征图像，利用生成的多元数值与图像特征融合的负荷特征图像组成总样本集，并分为训练集与验证集；S4、利用训练集和验证集对构建的轻量化卷积神经网络进行训练和验证，以得到一个性能最优的轻量化卷积神经网络作为负荷识别模型；S5、在应用阶段，将待测负荷数据输入至S4得到的负荷识别模型中，即可识别得到该待测负荷数据对应的负荷类型。本发明可大大提高负荷识别的准确性和可靠性。