[发明专利]基于非监督机器学习的非侵入负荷辨识方法、介质及系统在审
| 申请号： | 202310559263.5 | 申请日： | 2023-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN116842413A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 夏绪卫;马瑞;朱东歌;刘佳;沙江波;康文妮;张爽;闫振华;张庆平;王峰;李晓龙;高博;李永亮;罗海荣;蔡建辉;杨雪红;李学锋;王富对;朱小超;王辉 | 申请（专利权）人： | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/23213 | 分类号： | G06F18/23213;G06F18/24;G06N20/00;G06Q10/10;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 翟磊 |
| 地址： | 750001 宁夏回族*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于非监督机器学习的非侵入负荷辨识方法、介质及系统，包括：基于双滑动窗的CUSUM事件检测算法对获取的一家庭用电设备的家庭用电负荷数据序列中的特征数据进行稳态事件检测，以获取发生稳态事件的特征数据；采用SOM网络聚类算法对所述稳态事件的所述特征数据进行聚类分析，得到至少两个第一分类；采用K‑means聚类算法对每一所述第一分类的所述特征数据进行聚类分析，得到至少两个第二分类；将每一第二分类的所述特征数据与预设数据库中的标准负荷数据进行匹配辨识，确定所述特征数据的类型。本发明能有效对家庭发生的负荷事件进行分类，大大减少了负荷辨识的人工成本，无需人工过多干预，提高辨识精度和运算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 机器 学习 侵入 负荷 辨识 方法 介质 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司，未经国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310559263.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
