一、技术应用背景与需求
随着天津市城东区域经济快速发展，电网负荷复杂度显著提升。传统负荷监测方法难以满足非侵入式、高精度的设备识别需求，亟需通过新型负荷辨识技术实现用电行为分析与能效优化。
二、负荷辨识核心技术实现
城东供电分公司基于两项核心专利构建技术体系：
- 功率时间序列分析：通过周波有功功率生成时间序列，结合统计特征与相空间重构的拓扑特征，输入机器学习分类器完成设备辨识，算法响应时间缩短30%。
- 电压电流轨迹图像处理：将电压电流轨迹转换为彩色编码图像，构建方体复形提取拓扑特征，结合轨迹特征实现多维数据融合，分类准确率提升至96%。
三、系统架构与设备部署
技术落地采用分层架构设计：
四、实际应用效果分析
自2024年试点应用以来，该技术体系实现：
- 商业综合体负荷识别误差率从12%降至3.5%
- 工业用户能效诊断效率提升40%
- 异常用电行为检测响应时间缩短至15秒
天津市城东供电营业厅通过融合拓扑数据分析和机器学习技术，构建了多维特征融合的负荷辨识体系。该技术有效提升了非侵入式负荷监测精度，为智能电网建设提供了可复用的技术范式，推动电力物联网向更高阶形态演进。
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