摘要：为了面向智能电表负荷辨识技术的推广应用，提出一种基于Mean-shift聚类和孪生网络的非侵入式负荷聚类辨识方法，该方法针对所检测到的负荷事件，提取有功-无功等电量特征，并将其按运行时刻和运行时长进行细分，获得负荷事件在时间特征上的分布，并作为辅助特征。其次，对时间特征采用Mean-shift进行聚类，得到具有相同时间特征的负荷类别，并采用孪生网络与负荷特征数据库匹配识别，最终实现负荷辨识。最后，通过实际家庭用户的负荷数据测试，实验证明了所提方法能够有效辨识用户家庭内部的负荷类别，从而为智能电表负荷辨识推广奠定基础。

      关键词：非侵入式；时间特征；智能电表；Mean-shift聚类；孪生网络

      中图分类号：TM933     文献标识码：A