CN113902104A - 联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，包括利用低频功率采样电表采集时间信息和功率信息样本作为总体样本，并将总体样本分为源域样本和目标域样本；对源域样本和目标域样本中样本集中的数据进行预处理，并得到模型的输入数据；联合无监督域自适应策略和注意力机制构建负荷监测网络模型；计算负荷监测网络模型损失；使用预处理后的数据对负荷监测模型进行训练和测试，并评估负荷分解性能。本发明可以有效的减小非侵入式负荷源域和目标域间特征空间和标签空间的分布差异，实现无监督的非侵入式负荷监测，具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及非侵入式负荷监测技术领域，具体涉及联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法。
背景技术
非侵入式负荷监测(Non-intrusive Load Monitoring，NILM)是一种利用大数据分析对电力系统负荷进行检测与分解的技术，对电力需求侧管理的决策制度以及电网和电力用户互动体系的构建有着重要的意义。NILM不需要耗费大量设备与人力成本为所有待测负荷配备检测装置，是一种快捷、经济的负荷监测方法。近年来，随着大数据分析、智能电网、智能电表和智能家居等技术的不断成熟与推广，越来越多的技术专注于NILM。
20世纪80年代，英国学者Hart提出了非侵入式负荷的概念，同时构建了实现NILM的框架结构。目前，非侵入式负荷监测可分为以高频采样和以低频采样数据为基础的两种研究方法。以高频采样数据为基础的NILM，通过获取负荷开断时刻的暂态特征进行负荷识别与分解，但用电负荷高频数据往往不易获取，因此NILM研究以低频数据为主流，低频数据研究通过获取负荷的稳态特征，如稳态时的电压、电流、有功功率直接对负荷进行有效地识别与分解。
近年，鉴于深度学习的方法在语音识别、计算机视觉等多项领域获得突破进展，已经有部分技术使用深度学习的方法实现非侵入式负荷分解。2015年，英国学者Kelly第一次实现基于深度学习的非侵入式负荷分解，并采用三种模型进行验证，对比于传统隐马尔可夫模型和组合优化模型，算法的负荷分解准确度得到了提升。
上述工作推动了非侵入式负荷监测的研究，但是，也存在一些值得深入研究的问题，具体如下：
(1)从原始用电数据到负荷特征的提取过程必然导致信息的损失，现有技术对原始数据的预处理方法存在缺陷；
(2)现有技术假设源域数据和目标域数据共享相似的数据分布，但这一假设与实际并不相符，采样设备是可变的，不同品牌设备工作模式可能不同，环境噪声也不相同；
(3)现有的非侵入式负荷监测技术对负荷的特征提取不够充分，模型特征提取层次较浅；
(4)从分类算法看，早期的分类算法效果很大程度上依赖人为提取的负荷特征，算法本身不具有特征学习能力。
如何克服上述的问题，是当前需要解决的；因此，需要设计联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法。
发明内容
本发明的目的是克服现有非侵入式负荷监测方法存在的问题；本发明考虑了不同域之间输入总负荷和各项设备能耗的特征分布距离，首次将目标域的未标记数据用于NILM模型训练，还从原始负荷数据中提取适用于负荷监测的特征，并使用联合注意力机制的多核最大均值差异有效减小负荷源域和目标域间特征空间和标签空间的分布差异，实现了无监督的非侵入式负荷监测，具有良好的应用前景。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，包括以下步骤，
步骤(A)，利用低频功率采样电表采集时间信息和功率信息样本作为总体样本，并将总体样本分为源域样本和目标域样本；
步骤(B)，对源域样本和目标域样本中样本集中的数据进行预处理，并得到模型的输入数据；
步骤(C)，联合无监督域自适应策略和注意力机制构建负荷监测网络模型；
步骤(D)，计算负荷监测网络模型损失；
步骤(E)，使用预处理后的数据对负荷监测模型进行训练和测试，并评估负荷分解性能。
前述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，步骤(A)，利用低频功率采样电表采集时间信息和功率信息样本作为总体样本，并根据样本是否包含各项子设备功率数据将总体样本分为源域样本和目标域样本，其中源域样本为有标签样本且样本中包含各项子设备功率数据，而目标域样本为无标签样本且样本中没有子设备功率数据。
前述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，步骤(B)，对源域样本和目标域样本中样本集中的数据进行预处理，并得到模型的输入数据，其中预处理具体为去噪处理、切割处理和映射处理，且具体步骤如下，
步骤(B1)，去噪处理，使用阈值去噪法对样本中数值过大的部分数据进行去噪，且数据去噪时以最大值的80％替换原最大值；
步骤(B2)，切割处理，将i个预测电器{A1,A2,...,Ai}对应的输入序列长度分别设置为{N1,N2,...,Ni}，再设定序列长度对功率数据进行切割，并使其分为若干数据段；
步骤(B3)，映射处理，其具体步骤如下，
步骤(B31)，对输入去噪后的总负荷有功功率序列
进行整数化处理得到
步骤(B32)，将整数化处理后的有功功率序列中每个值通过高维映射矩阵E＝[v_s*e_s]映射到高维向量
并得到映射后的序列
再将
作为A[1:Ni]生成输入矩阵A，且映射处理后的数据作为网络输入传输至输入层。
前述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，步骤(C)，联合无监督域自适应策略和注意力机制构建负荷监测网络模型，其构建负荷监测网络模型的具体步骤是依次构建特征生成层、对抗领域判别层和负荷分解层，具体步骤如下，
步骤(C1)，构建特征生成层F(x,θf)，其具体步骤如下，
步骤(C11)，引入多尺度特征提取能力的卷积神经网络作为特征生成层，且特征生成层F(x,θf)有5个卷积层，而滤波器数量分别为Nf、Nf、2Nf、2Nf和4Nf，核大小分别为9、7、5、5和5，并设置Nf＝32；
步骤(C12)，特征生成层F(x,θf)将源域样本xs∈XS和目标域样本xT∈XT分别映射到高级表达矩阵f(x)中，得到源域样本特征向量fS和目标域样本特征向量fT，且表达式如公式(1)所示，
f(x)＝[f,φ(x)]H，fS～FS(fS)、fT～FT(fT) (1)
其中，H为再生希尔伯特空间，FS(fS)为源域特征分布，FT(fT)为目标域特征分布，φ(·)为x→H的空间映射函数；
步骤(C2)，构建对抗领域判别层D(f,θd)，其具体步骤如下，
步骤(C21)，引入生成对抗网络，且在判别层D(f,θd)的作用下特征生成层F(x,θf)提取出域不变特征，对抗域鉴别层D(f,θd)由两个全连接层组成，第一全连接层包含Nc个隐藏节点，第二全连接层包含2个隐藏节点，设置Nc＝256；
步骤(C22)，以特征生成层F(x,θf)的输出fs和fT作为对抗领域判别层D(f,θd)的输入，对抗领域判别层D(f,θd)输出表达式如公式(2)所示，
其中，
和
分别是源域和目标域的预测标签，用归一化指数函数
将
和
的值限制在区间[0,1]上，分别设置dS＝0和dT＝1得到
和
的真值标签；
步骤(C3)，构建负荷分解层E(f,θe)，将源域特征fs输入至负荷分解层E(f,θe)，负荷分解层E(f,θe)由一层全连接层和一层dropout层组成，且负荷分解表达式如公式(3)所示，
其中，
和
分别是源域和目标域的负荷预测值，relu(·)为神经网络的激活函数。
前述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：步骤(D)，计算负荷监测网络模型损失，其是将注意力机制引入至多核最大均值差异的前端，使用多核最大均值差异来计算源域特征与目标域特征之间的距离，且具体步骤如下，
步骤(D1)，计算公式如公式(4)所示，
其中，F表示样本空间上的连续函数集，p,q为源域和目标域的分布，X，Y表示代表源域和目标域数据集，m,n为源域和目标域数据集的大小，Ep,Eq为源域和目标域特征分布的数学期望，μp等于Ep[φ(x)]，μq等于Eq[φ(y)]，dm为源域和目标域特征分布之间的距离，x,y为服从于p,q的随机变量，U为核向量的维数，k(·)为核向量，du为核向量ku对应的带宽系数，K为多核函数；
步骤(D2)，网络的损失函数loss为回归损失lossR和域适应损失lossD之和，且计算公式如公式(5)所示，
其中，ns为源域数据集标签数量，nk为核函数数量，nFC为网络全连接层层数，Ds,DT分别表示源域和目标域数据集，λ表示权重参数。
前述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，步骤(E)，使用预处理后的数据对负荷监测模型进行训练和测试，并评估负荷分解性能，其中采用adam优化器训练模型对负荷监测模型进行训练和测试，并采用准确率PRE、平均绝对值误差MAE、绝对误差和SAE以及R2决定系数四项指标作为评价标准。
本发明的有益效果是：本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，考虑了负荷不同域之间输入总负荷和各项设备能耗的特征分布距离，首次将目标域的未标记数据用于NILM模型训练，本发明从原始负荷数据中提取适用于负荷监测的特征，并使用联合注意力机制的多核最大均值差异有效减小负荷源域和目标域间特征空间和标签空间的分布差异，实现了无监督的非侵入式负荷监测，具有良好的应用前景。
附图说明
图1是本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法流程图；
图2是本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法模型网络结构示意图；
图3是本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法结果可视化展示图；
图4是本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法的Loss、MAE、SAE和R2曲线图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
如图1-4所示，本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，包括以下步骤，
步骤(A)，利用低频功率采样电表采集时间信息和功率信息样本作为总体样本，并根据样本是否包含各项子设备功率数据将总体样本分为源域样本和目标域样本，其中源域样本为有标签样本且样本中包含各项子设备功率数据，而目标域样本为无标签样本且样本中没有子设备功率数据。
步骤(B)，对源域样本和目标域样本中样本集中的数据进行预处理，并得到模型的输入数据，其中预处理具体为去噪处理、切割处理和映射处理，且具体步骤如下，
步骤(B1)，去噪处理，使用阈值去噪法对样本中数值过大的部分数据进行去噪，且数据去噪时以最大值的80％替换原最大值；
步骤(B2)，切割处理，将i个预测电器{A1,A2,...,Ai}对应的输入序列长度分别设置为{N1,N2,...,Ni}，再设定序列长度对功率数据进行切割，并使其分为若干数据段；
步骤(B3)，映射处理，其具体步骤如下，
步骤(B31)，对输入去噪后的总负荷有功功率序列
进行整数化处理得到
步骤(B32)，将整数化处理后的有功功率序列中每个值通过高维映射矩阵E＝[v_s*e_s]映射到高维向量
并得到映射后的序列
再将
作为A[1:Ni]生成输入矩阵A，且映射处理后的数据作为网络输入传输至输入层；
其中，将整数有功功率映射到高维向量，实现了输入序列的抽象，同时也确定了高维向量与功率的对应关系，其作为本发明深度神经网络的输入，有利于后续编码器对时序信息的提取和负荷的分解。
步骤(C)，联合无监督域自适应策略和注意力机制构建负荷监测网络模型，其构建负荷监测网络模型的具体步骤是依次构建特征生成层、对抗领域判别层和负荷分解层，具体步骤如下，
其中，如图2所示，该步骤建立了一个有效的跨域负荷分解模型，该模型可以使用源域中的标记数据
和目标域中的总功耗数据xT来准确地估计目标域的
步骤(C1)，构建特征生成层F(x,θf)，其具体步骤如下，
步骤(C11)，引入多尺度特征提取能力的卷积神经网络作为特征生成层，且特征生成层F(x,θf)有5个卷积层，而滤波器数量分别为Nf、Nf、2Nf、2Nf和4Nf，核大小分别为9、7、5、5和5，并设置Nf＝32；
步骤(C12)，特征生成层F(x,θf)将源域样本xs∈XS和目标域样本xT∈XT分别映射到高级表达矩阵f(x)中，得到源域样本特征向量fS和目标域样本特征向量fT，且表达式如公式(1)所示，
f(x)＝[f,φ(x)]H，fS～FS(fS)、fT～FT(fT) (1)
其中，H为再生希尔伯特空间，FS(fS)为源域特征分布，FT(fT)为目标域特征分布，φ(·)为x→H的空间映射函数；
步骤(C2)，构建对抗领域判别层D(f,θd)，其具体步骤如下，
步骤(C21)，引入生成对抗网络，且在判别层D(f,θd)的作用下特征生成层F(x,θf)提取出域不变特征，对抗域鉴别层D(f,θd)由两个全连接层组成，第一全连接层包含Nc个隐藏节点，第二全连接层包含2个隐藏节点，设置Nc＝256；
步骤(C22)，以特征生成层F(x,θf)的输出fs和fT作为对抗领域判别层D(f,θd)的输入，对抗领域判别层D(f,θd)输出表达式如公式(2)所示，
其中，
和
分别是源域和目标域的预测标签，用归一化指数函数
将
和
的值限制在区间[0,1]上，分别设置dS＝0和dT＝1得到
和
的真值标签；
对抗领域鉴别层D(f,θd)经过训练，将源域特征分布FS(fS)和目标域特征分布FT(fT)之间的差异降至最低，当D(f,θd)不能对预测域标签d和真值域标签
进行区分时，得到域不变特征；
步骤(C3)，构建负荷分解层E(f,θe)，将源域特征fs输入至负荷分解层E(f,θe)，负荷分解层E(f,θe)由一层全连接层和一层dropout层组成，且负荷分解表达式如公式(3)所示，
其中，
和
分别是源域和目标域的负荷预测值，relu(·)为神经网络的激活函数。
步骤(D)，计算负荷监测网络模型损失，其是将注意力机制引入至多核最大均值差异的前端，使用多核最大均值差异来计算源域特征与目标域特征之间的距离，且具体步骤如下，
步骤(D1)，计算公式如公式(4)所示，
其中，F表示样本空间上的连续函数集，p,q为源域和目标域的分布，X，Y表示代表源域和目标域数据集，m,n为源域和目标域数据集的大小，Ep,Eq为源域和目标域特征分布的数学期望，μp等于Ep[φ(x)]，μq等于Eq[φ(y)]，dm为源域和目标域特征分布之间的距离，x,y为服从于p,q的随机变量，U为核向量的维数，k(·)为核向量，du为核向量ku对应的带宽系数，K为多核函数；
步骤(D2)，网络的损失函数loss为回归损失lossR和域适应损失lossD之和，且计算公式如公式(5)所示，
其中，ns为源域数据集标签数量，nk为核函数数量，nFC为网络全连接层层数，Ds,DT分别表示源域和目标域数据集，λ表示权重参数。
步骤(E)，使用预处理后的数据对负荷监测模型进行训练和测试，并评估负荷分解性能，其中采用adam优化器训练模型对负荷监测模型进行训练和测试，并采用准确率PRE、平均绝对值误差MAE、绝对误差和SAE以及R2决定系数四项指标作为评价标准；
其中该步骤中使用的软件平台为Windows10(64位)操作系统，Python3.6.8、TensorFlow2.0.0机器学习平台；编译IDE为PyCharm，数据处理使用NILMTK开源工具包。
下面介绍本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法使用效果，
为了得到用于负荷分解的功率序列，对数据集内各电器序列进行激活提取，本发明的实施例为用到的五种电器设定了具体的序列长度及激活阈值，如表1所示。
表1序列长度及激活阈值
为全面评价模型性能，选用准确率PRE、平均绝对值误差MAE、绝对误差和SAE以及R2决定系数四项指标作为评价标准，且准确率为
其中TP为模型判定结果与实际负荷都为运行状态的序列数量，FP为模型判定结果为非运行状态但实际负荷为运行状态的序列数量。
本发明对负荷监测模型进行训练和测试时，采用adam优化器训练模型，初始学习率为0.0001，最大迭代数K和权重控制迭代数
取为50，模型每进行10个小时的负荷分解，损失函数控制的权重参数λ将更新一次。
选取采集数据集内一段时间的负荷功率进行分解，通过实验结果可视化操作，能够直观的判断模型对各项电器功率的预测效果；由图3可以看出，在该段时间内，冰箱电器在训练集和测试集上负荷分解的预测值与真实值基本拟合，初步判断本模型的可行性。
实验选用了数据集中的冰箱、洗碗机、水壶、微波炉、洗衣机五种常用电器数据来对比所发明的模型与传统隐马尔可夫、最近CNN-LSTM模型性能上的差异，统计了各种电器的相应识别率，具体结果如表2所示。
表2各模型下不同电器的识别准确率(％)
相比于传统隐马尔可夫方法，本发明所述模型的分解准确率的提升程度为3％-19％，相比于最近的CNN-LSTM方法，本发明所述模型的分解准确率的提升程度为1％-7％。其中，对于洗衣机和水壶等多档运行的电器设备识别准确度提升效果较为明显，说明本发明所述模型模型对运行方式复杂的电器识别能力更强。实验结果表明，对于运行模式相对复杂的电器，本发明提出的方法优于现有方法；对于运行模式非常简单电器，优化效果相对有限，但大量实验结果表明，如果源域和目标域的分布差距并不显著，优化效果也很明显。
综上所述，本发明的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，考虑了负荷不同域之间输入总负荷和各项设备能耗的特征分布距离，首次将目标域的未标记数据用于NILM模型训练，本发明从原始负荷数据中提取适用于负荷监测的特征，并使用联合注意力机制的多核最大均值差异有效减小负荷源域和目标域间特征空间和标签空间的分布差异，实现了无监督的非侵入式负荷监测，具有良好的应用前景。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：包括以下步骤，
步骤(A)，利用低频功率采样电表采集时间信息和功率信息样本作为总体样本，并将总体样本分为源域样本和目标域样本；
步骤(B)，对源域样本和目标域样本中样本集中的数据进行预处理，并得到模型的输入数据；
步骤(C)，联合无监督域自适应策略和注意力机制构建负荷监测网络模型；
步骤(D)，计算负荷监测网络模型损失；
步骤(E)，使用预处理后的数据对负荷监测模型进行训练和测试，并评估负荷分解性能。
2.根据权利要求1所述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：步骤(A)，利用低频功率采样电表采集时间信息和功率信息样本作为总体样本，并根据样本是否包含各项子设备功率数据将总体样本分为源域样本和目标域样本，其中源域样本为有标签样本且样本中包含各项子设备功率数据，而目标域样本为无标签样本且样本中没有子设备功率数据。
3.根据权利要求2所述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：步骤(B)，对源域样本和目标域样本中样本集中的数据进行预处理，并得到模型的输入数据，其中预处理具体为去噪处理、切割处理和映射处理，且具体步骤如下，
步骤(B1)，去噪处理，使用阈值去噪法对样本中数值过大的部分数据进行去噪，且数据去噪时以最大值的80％替换原最大值；
步骤(B2)，切割处理，将i个预测电器{A1,A2,...,Ai}对应的输入序列长度分别设置为{N1,N2,...,Ni}，再设定序列长度对功率数据进行切割，并使其分为若干数据段；
步骤(B3)，映射处理，其具体步骤如下，
步骤(B31)，对输入去噪后的总负荷有功功率序列{P1,P2,...,PNi}进行整数化处理得到
步骤(B32)，将整数化处理后的有功功率序列中每个值通过高维映射矩阵E＝[v_s*e_s]映射到高维向量
并得到映射后的序列
再将
作为A[1:Ni]生成输入矩阵A，且映射处理后的数据作为网络输入传输至输入层。
4.根据权利要求1所述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：步骤(C)，联合无监督域自适应策略和注意力机制构建负荷监测网络模型，其构建负荷监测网络模型的具体步骤是依次构建特征生成层、对抗领域判别层和负荷分解层，具体步骤如下，
步骤(C1)，构建特征生成层F(x,θf)，其具体步骤如下，
步骤(C11)，引入多尺度特征提取能力的卷积神经网络作为特征生成层，且特征生成层F(x,θf)有5个卷积层，而滤波器数量分别为Nf、Nf、2Nf、2Nf和4Nf，核大小分别为9、7、5、5和5，并设置Nf＝32；
步骤(C12)，特征生成层F(x,θf)将源域样本xs∈XS和目标域样本xT∈XT分别映射到高级表达矩阵f(x)中，得到源域样本特征向量fS和目标域样本特征向量fT，且表达式如公式(1)所示，
f(x)＝[f,φ(x)]H，fS～FS(fS)、fT～FT(fT) (1)
其中，H为再生希尔伯特空间，FS(fS)为源域特征分布，FT(fT)为目标域特征分布，φ(·)为x→H的空间映射函数；
步骤(C2)，构建对抗领域判别层D(f,θd)，其具体步骤如下，
步骤(C21)，引入生成对抗网络，且在判别层D(f,θd)的作用下特征生成层F(x,θf)提取出域不变特征，对抗域鉴别层D(f,θd)由两个全连接层组成，第一全连接层包含Nc个隐藏节点，第二全连接层包含2个隐藏节点，设置Nc＝256；
步骤(C22)，以特征生成层F(x,θf)的输出fs和fT作为对抗领域判别层D(f,θd)的输入，对抗领域判别层D(f,θd)输出表达式如公式(2)所示，
其中，
和
分别是源域和目标域的预测标签，用归一化指数函数
将
和
的值限制在区间[0,1]上，分别设置dS＝0和dT＝1得到
和
的真值标签；
步骤(C3)，构建负荷分解层E(f,θe)，将源域特征fs输入至负荷分解层E(f,θe)，负荷分解层E(f,θe)由一层全连接层和一层dropout层组成，且负荷分解表达式如公式(3)所示，
其中，
和
分别是源域和目标域的负荷预测值，relu(·)为神经网络的激活函数。
5.根据权利要求4所述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：步骤(D)，计算负荷监测网络模型损失，其是将注意力机制引入至多核最大均值差异的前端，使用多核最大均值差异来计算源域特征与目标域特征之间的距离，且具体步骤如下，
步骤(D1)，计算公式如公式(4)所示，
其中，F表示样本空间上的连续函数集，p,q为源域和目标域的分布，X，Y表示代表源域和目标域数据集，m,n为源域和目标域数据集的大小，Ep,Eq为源域和目标域特征分布的数学期望，μp等于Ep[φ(x)]，μq等于Eq[φ(y)]，dm为源域和目标域特征分布之间的距离，x,y为服从于p,q的随机变量，U为核向量的维数，k(·)为核向量，du为核向量ku对应的带宽系数，K为多核函数；
步骤(D2)，网络的损失函数loss为回归损失lossR和域适应损失lossD之和，且计算公式如公式(5)所示，
loss＝lossR+λlossD (5)
其中，ns为源域数据集标签数量，nk为核函数数量，nFC为网络全连接层层数，Ds,DT分别表示源域和目标域数据集，λ表示权重参数。
6.根据权利要求3或5所述的联合无监督域自适应策略和注意力机制的非侵入式负荷监测方法，其特征在于：步骤(E)，使用预处理后的数据对负荷监测模型进行训练和测试，并评估负荷分解性能，其中采用adam优化器训练模型对负荷监测模型进行训练和测试，并采用准确率PRE、平均绝对值误差MAE、绝对误差和SAE以及R2决定系数四项指标作为评价标准。
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