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摘 要:本发明涉及基于状态矩阵决策树的非侵入式负荷检测与分解方法,包括以下步骤:S1、对样本数据进行预处理,包括数据清洗、数据集成和数据归约,得到有效的样本数据;S2、利用频谱分析确定数据样本周期;S3、基于顺序向前特征选择算法与K‑means聚类算法选择负荷特征,再根据样本周期,利用时序特征选择算法,提取辨识度高的负荷特征;S4、基于改进型滑动窗双边CUSUM事件检测算法与决策树的负荷识别与分解,建立自动识别的单一设备工作状态模型,在此基础上,引入状态矩阵决策树,建立负荷时序特征概率模型,从而实现叠加设备工作状态的自动识别。本发明的方法识别效率高,具有很好的实用性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811170715.6 | 专利名称: | 基于状态矩阵决策树的非侵入式负荷检测与分解方法 |
申请日: | 2018-10-09 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/00搜分类 检测 分解搜索 |
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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |