一种基于CNN非侵入式用电负荷分解方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810587190.X
IPC分类号：H02J3/00
申请日期：
2018-06-08
申请人：
上海电力学院

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著录项信息

专利名称	一种基于CNN非侵入式用电负荷分解方法
申请号	CN201810587190.X	申请日期	2018-06-08
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2018-11-27	公开/公告号	CN108899892A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H02J3/00 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H02 发电、变电或配电 H02J 供电或配电的电路装置或系统；电能存储系统（用于测量X射线、γ射线、微粒子射线或宇宙射线设备的供电电路入G01T 1/175；专用于具有不动件的电子时钟的供电电路入G04G 19/00；用于数字计算机的入G06F 1/18；用于放电管的入H01J 37/248；电能转换用电路或设备，这种电路或设备的控制装置或调整装置入H02M；数个电机的相关控制，原动机/发电机组的控制入H02P；高频电力的控制入H03L；用以传输信息的电力线路或电力网附加用途入H04B） H02J3/00 交流干线或交流配电网络的电路装置	IPC分类号	H;0;2;J;3;/;0;0查看分类表>
申请人	上海电力学院	申请人地址	上海市杨浦区平凉路2103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	上海电力学院	当前权利人	上海电力学院
发明人	刘刚;钟韬;白雪;乔丹;杨执钧
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	叶敏华

摘要

本发明涉及一种基于CNN非侵入式用电负荷分解方法，该方法首先采集用电负荷总功率和各个负荷的功率，利用数据扩充技术对所选择的负荷消耗数据进行扩充，以产生充足的数据，用于训练提高负荷数据深度学习网络的泛化性能；其次构建CNN模型，利用预处理后的数据对CNN模型进行训练，自动提取负荷特征，最后利用训练后的CNN模型对待分解的数据进行负荷分解，获取每个负荷的使用及消耗功率信息。与现有技术相比，本发明具有提高分解的稳定性和准确性，有利于提高网络的鲁棒性及泛化性能等优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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