发明专利已授权

一种基于SResNet-SCNN-BiLSTM网络的非侵入式负荷监测方法及系统

📄 申请号：CN202410885121.2 📄 发布日：2025/09/29

著录项目信息

申请日

2024-07-03

公开号

CN118863144B

公开日

2025-02-18

申请人

吉林化工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , H02J3_00 , H02J13_00 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习神经网络时序信号处理

应用场景

智能电网, 建筑能耗监测, 家庭用电管理, 工业负荷监测, 电力需求响应

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摘要

本发明公开了一种基于SResNet‑SCNN‑BiLSTM网络的非侵入式负荷监测方法及系统，涉及电力负荷监测领域，包括：从家庭用电数据集中选取各电器的负荷数据得到总功率序列，并对总功率序列进行预处理，得到初始样本数据集；利用CGAN网络对初始样本数据集进行扩充，得到扩充样本数据集；结合改进残差网络和SCNN‑BiLSTM网络构建负荷分解网络模型，并利用扩充样本数据集进行训练；利用训练好的负荷分解网络模型，对待识别家庭总用电负荷进行识别分解，得到各不同电器的负荷。本发明能够有效提高非侵入式负荷监测对不同电器设备电力负荷识别的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种层级多孔状Fe3Se4@NC@CNTs复合材料及其制备方法和应用

当前第 / 件

可迁移的居民家庭用电负荷场景预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

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