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一种基于实时事件的非侵入式负荷识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：低频数据在线实时输入，数据预处理；步骤2：数据整合传输；步骤3：事件检测；步骤4：特征提取；步骤5：事件识别；步骤6：更新偏移量。本发明能够实现在线滑动窗口，在采集数据的同时，实现累积和窗口事件检测。采用本发明的技术方案，可以实现对负荷事件的实时检测，避免事件重复检测和由于数据缺失而漏检。

本发明公开了一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据输入，以环形存储方法将功率数据进行整理，形成滑动窗口；步骤2：针对当前负荷功率变化特征，将事件根据标准差算法分为短暂态事件和长暂态事件，对不同类型事件采用不同的方法自适应调整阈值；步骤3：根据阈值进行基于均值偏移CUSUM的事件检测，判断事件是否真实；步骤4：针对检测到的真实事件提取特征向量，通过机器学习方法进行事件分类。本发明能够根据当前功率变化情况，计算出相应阈值，解决传统事件检测方法局限于固定阈值，在同时存在功率变化幅值差别大的负荷时，功率变化幅值小的负荷难以被检测的问题。