非侵入式负荷识别 svm

非侵入式负载识别 SVM（Support Vector Machine）是一种机器学习算法，用于识别电力系统中不同电器设备的负载。它是一种基于监督学习的算法，需要使用具有已知电器设备的负载数据进行训练，并用于识别未知负载。

SVM算法的主要思想是将数据映射到一个高维空间中，并找到一个最优的超平面，将数据分为两个类别。在非侵入式负荷识别中，这意味着将电力系统中的负载数据转换为向量，并使用SVM算法将它们分为不同的类别，以识别不同的电器设备。

SVM算法具有许多优点，包括在高维空间中有效处理非线性数据，对于噪声数据的鲁棒性以及对于大型数据集的高效处理能力。因此，非侵入式负载识别SVM算法已被广泛应用于电力系统中的负载识别和能源管理。