基于多分类TrAdaBoost的目标域负荷识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于多分类TrAdaBoost的目标域负荷识别方法，所述方法为通过预先采集单体负荷波形数据构建电气特征，建立源域数据集，再针对实际应用环境采集并标注数据建立目标域数据集，使用多分类TrAdaBoost算法进行训练，利用源域中域间差异小的样本，实现目标域负荷识别；解决了对源域、目标域样本量较少的场景下负荷准确识别。
基本信息
专利标题 ：
基于多分类TrAdaBoost的目标域负荷识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626633A
申请号 ：
CN202210335269.X
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
谈竹奎刘斌丛中笑张秋雁王秀境陈鑫任召廷岑正军
申请人 ：
贵州电网有限责任公司
申请人地址 ：
贵州省贵阳市南明区滨河路17号
代理机构 ：
贵阳中新专利商标事务所
代理人 ：
商小川
优先权 ：
CN202210335269.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06N20/00 H02J3/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-14 ：
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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