基于变权重时域卷积网络的非侵入式用电负荷分解方法

实质审查的生效

摘要

本发明涉及一种基于变权重时域卷积网络的非侵入式用电负荷分解方法，该方法包括：模型训练：分别训练用于各个用电设备进行用电功率分解的分解模型，所述的分解模型包括多个进行用电功率估计的时域卷积网络，训练时，对于同一用电设备，采用不同时段的用电负荷数据进行相应的时域卷积网络的训练；模型应用：将待分解的总用电功率序列输入至各个设备的分解模型，分别采用多个时域卷积网络进行用电功率估计得到各时间点的多组用电功率估计值，对多组用电功率估计值进行逐点变权重加权求和得到用电设备在各时间点的用电功率分解结果。与现有技术相比，本发明分解精度高、泛化性能好。

基本信息

专利标题：

基于变权重时域卷积网络的非侵入式用电负荷分解方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114462306A

申请号：

CN202210048972.2

公开（公告）日：

2022-05-10

申请日：

2022-01-17

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

刘刚廖荣文

申请人：

上海电力大学

申请人地址：

上海市浦东新区沪城环路1851号

代理机构：

上海科盛知识产权代理有限公司

代理人：

丁云

优先权：

CN202210048972.2

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F30/25 G06N3/00 G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/06 G06F111/10 G06F113/04

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-27 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220117

2022-05-10 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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