在电力系统和家庭能源管理中，准确识别各种电气设备的负荷是至关重要的。这种识别通常分为非侵入式负载识别（NILM）和侵入式负载识别。由于非侵入式负载识别技术在智能家居中的应用越来越广泛，其经济效益较高且易于部署，因此受到了广泛的关注。NILM技术可以准确地识别用户的电器使用情况，这对于电力的精细管理和家庭节能减排计划至关重要。通过非侵入式负载识别，可以细化居民用电信息，更好地规划电器使用并降低电能消耗。
本文介绍了一种基于小波设计和数据挖掘算法协同训练的非侵入式负载识别方法。在该方法中，小波变换被用来提取家用电器在开、关过程中产生的暂态特性，这些特征通过小波的能量系数来表示。小波分析是一种强大的信号处理工具，特别适用于非平稳信号的分析，因此非常适合于提取电力信号的特征。通过小波变换，可以将复杂的电力信号分解为不同尺度和频率的子信号，进而在各个层面上提取出有价值的特征。
数据挖掘算法在本文中起到了关键作用。特别是k近邻（k-NN）算法和决策树算法被用来协同训练，分类出负载样本。k-NN算法是一种基于实例的学习方法，它根据最近的k个训练样本的类别来预测新样本的类别。决策树算法则通过创建一个决策树来对数据进行分类，它基于特征的不同取值来构造树形结构，从而达到分类的目的。两种算法在本文中的协同使用，使得分类效率得到了提升，并且在简化计算复杂度的同时，还能提高识别精度。
协同训练是指两个或多个模型或算法之间的协同合作，以期提高整体性能。在本文的背景下，协同训练是指小波分析、k近邻算法和决策树算法三者之间的相互补充和增强。这种策略可以克服单一算法的局限性，整合不同算法的优势，从而获得更好的识别结果。
文章还提到了该方法在实验中验证算法有效性的实验。通过算法验证实验，结果表明该方法在简化计算复杂性的同时，还能获得比其他算法更高的识别精度。并且，研究还指出，该方法成功克服了其他分类算法在分类真实负类事件时的不足。
该篇论文提出的方法对于电力系统的精细化管理和家庭能源管理具有重要的应用价值。它不仅有助于更准确地识别各种电器的负荷，而且也为电力可视化研究服务提供了基础。通过非侵入式负载识别技术结合小波分析和数据挖掘算法，可以实现对电力消耗行为的详细分析，对于提高能源利用效率和降低能耗具有重要意义。通过这些技术，可以为智能电网、需求侧管理等提供可靠的数据支持，同时促进智能家居的发展，使人们的生活更加智能化和节能化。
