【摘 要】
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非侵入式负荷分解是对终端用户用电需求的重要感知手段，传统负荷分解方法存在电器识别和功率分解准确度低等问题。为此提出一种基于生成对抗网络的负荷分解模型，生成网络通过构建卷积自编码器对总功率信号去噪，生成指定电器的功率分解序列，而判别网络被用来辨别生成序列的真伪，两者相互对抗，得到更为真实的分解序列。针对集中式模型训练方法的不足，采用深度可分离卷积代替传统卷积来实现模型轻量化，使之能应用于智能电表等终
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目（SGTJDK00DWJS1900100）；
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非侵入式负荷分解是对终端用户用电需求的重要感知手段，传统负荷分解方法存在电器识别和功率分解准确度低等问题。为此提出一种基于生成对抗网络的负荷分解模型，生成网络通过构建卷积自编码器对总功率信号去噪，生成指定电器的功率分解序列，而判别网络被用来辨别生成序列的真伪，两者相互对抗，得到更为真实的分解序列。针对集中式模型训练方法的不足，采用深度可分离卷积代替传统卷积来实现模型轻量化，使之能应用于智能电表等终端设备，并提出一种基于联邦学习的网络模型实施方案，以云边协同的方式对模型进行训练，降低了通信传输压力，保护用户隐私和数据安全。基于公开数据集验证了方法的有效性。
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