一种基于波形数据特征分析的用电负荷识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110343324.5
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/06
申请日期：
2021-03-30
申请人：
国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心

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专利名称	一种基于波形数据特征分析的用电负荷识别方法
申请号	CN202110343324.5	申请日期	2021-03-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-06	公开/公告号	CN113077138A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；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〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心	申请人地址	北京市西城区西长安街86号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国家电网有限公司,中国电力科学研究院有限公司,国网浙江省电力有限公司营销服务中心	当前权利人	国家电网有限公司,中国电力科学研究院有限公司,国网浙江省电力有限公司营销服务中心
发明人	卢继哲;刘宣;唐悦;阿辽沙·叶;窦健;侯帅
代理机构	北京思创大成知识产权代理有限公司	代理人	高爽

摘要

本发明提供一种基于波形数据特征分析的用电负荷识别方法，该方法包括以下步骤：电器特征数据获取、用电过程数据获取；对前述步骤获取的数据从各维度分别进行归一化处理，对预处理后的样本数据集再进行特征提取，根据特征进行分类，将分类特征与电器部件、用电过程对应关系的数据作为负荷识别过程的机器学习或者分类决策的数据源，建立分类决策模型，进行负荷识别；本发明通过对不同类型的电器进行分解，提取出不同部件的谐波数据特征模型，通过组合特征适应不同电器类型的变化，提高了负荷识别的准确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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