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基于半监督学习算法的非侵入式负荷监测方法及装置

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本发明涉及一种基于半监督学习算法的非侵入式负荷监测方法及装置，其中方法包括：步骤S1：采集智能电表总用电量和各设备运行状态信息的时序信息；步骤S2，预处理数据，首先清洗数据，其次将数据归一化处理，最后以0填充总用电量序列的首尾；步骤S3，每次滑动一个时间长度来获得训练窗口，以总用电量序列作为输入窗口数据，以序列中点时间设备的开关状态作为输出标签，重复多次得到训练样本数据集；步骤S4，使用训练样本训练神经网络模型；步骤S5，将待识别的总电量序列输入训练好的神经网络模型，可以获得正确的各设备运行状态。与现有技术相比，本发明具有可以得到精细化的用户内部设备使用状态等优点。

著录项

公开/公告号CN110376457B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-02

原文格式PDF
申请/专利权人同济大学;
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申请/专利号CN201910571745.6
发明设计人赵生捷;缪楠;张荣庆;
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申请日2019-06-28
分类号G01R31/00(20060101);G01R21/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;
代理人蔡彭君
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
入库时间 2022-08-23 11:15:58

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