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摘 要:本发明公开了一种基于栈式自编码器的非侵入式电力负荷识别方法,从构建电力负荷的负荷特征数据集到始输入数据样本点个数S的确定以及降维处理,再到建立栈式自编码器深度学习模型获得原始电力负荷电流的特征信息,最后采用机器学习深度学习中的Softmax函数对得到的原始电力负荷电流的特征信息进行处理,通过Softmax作为分类器对用电行为进行分类辨识,该方法解决了现有技术中在多负荷同时工作时辨识效果差,辨识速度慢的问题,解决了当场景中用电器有功无功功率接近,辨识效果差的问题,提高了电力负荷分解的准确性与分解效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910334281.7 | 专利名称: | 一种基于栈式自编码器的非侵入式电力负荷识别方法 |
申请日: | 2019-04-24 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |