新型电力系统的发展需求中，负荷设备感知与认知技术被视为最重要、最底层、最基础的技术。当前智慧用电面临“看不清、识不准、算不好”的关键技术瓶颈，主要挑战包括：复杂供电环境影响设备精准感知、用电设备类型多变导致认知任务困难、以及边端算力资源约束下的计算难题。
为解决这些问题，报告提出了五大关键技术：
- 用电设备精准感知与深度认知的电力指纹技术体系：包括适用于复杂环境的电力指纹一级感知体系、多用电场景的电力指纹五级认知体系，以及面向成果产业化的电力指纹标准化体系。
- 一级感知体系通过构建感知参量标准，实现设备接入、量测事件检测与定位、信号提取与还原、参量分析等流程。
- 五级认知体系针对主流认知研究的难点，提出五级设备识别方案。
- 标准化体系面向产业化需求，确保广泛适用性和可行性。
- 用电设备事件自适应检测与信号抗扰还原技术：包括复杂用电环境下事件自适应检测技术和目标信号抗扰还原技术。
- 自适应检测技术通过多级自适应流程，提高目标信号检测与提取能力。
- 信号抗扰还原技术采用专家知识与门控卷积去噪自编码器，将电流波形信号还原误差降至3.5%。
- 用电设备的高泛化人工智能识别算法体系：包括基于可解释学习的人机协同特征增强融合识别方法、基于主动迁移学习的负荷识别泛化方法、基于度量元学习的小样本泛化性提升方法。
- 可解释学习方法通过特征自优化，提升模型识别精度和泛化性能。
- 主动迁移学习策略减少样本标注成本，实现模型高效迁移。
- 度量元学习方法在同构域和异构域适应任务中，准确率分别提升58.15%、127.85%、15.27%。
- 边端资源约束条件下的灵活软件定义和云边端协同技术：包括支撑灵活场景的软件定义硬件、基于边端协同的系统算力资源共享优化方法、基于云边协同的系统级模型聚合方法。
- 软件定义硬件实现虚拟化、灵活、定制化的功能，提供专用智能化服务。
- 边端协同算力资源共享优化方法使系统算力资源共享均衡率不低于90%，内存资源共享均衡率不低于95%。
- 云边协同模型聚合方法在公开数据集增量集中，楼型聚合的漫试准确率不低于90%，对比其他方法提升不低于20%。
- 电力指纹智慧用电典型应用场景研究与系统集成：包括安全用电、有序用电、节约用电等典型应用场景，以及面向商业应用的电力指纹智慧用电系统集成。
- 安全用电场景通过电力指纹识别电动自行车接入、危险用电行为等，实现实时危险电气事件识别。
- 有序用电场景通过负荷识别方法，评估可控边界，降低聚合商峰谷差29.522%，运营成本减少3.6%。
- 节约用电场景通过关联图用户行为分析和图强化学习，实现自适应节能管理。
- 商业应用系统集成构建高度灵活和可扩展的云边端架构，支持多应用场景的负荷识别和管理。
研究结论显示，电力指纹技术体系可有效解决智慧用电瓶颈问题，提升负荷识别和管理能力，推动新型电力系统发展。典型应用场景验证了技术的实用性和经济性，社会影响力显著。
