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一种基于时间注意力机制的非侵入式负荷监测方法及装置

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202211118482.1
  • IPC分类号:G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00
  • 申请日期:
    2022-09-15
  • 申请人:
    之江实验室
著录项信息
专利名称一种基于时间注意力机制的非侵入式负荷监测方法及装置
申请号CN202211118482.1申请日期2022-09-15
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2022-10-18公开/公告号CN115204529A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06Q10/04IPC分类号G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;H;0;2;J;3;/;0;0查看分类表>
申请人之江实验室申请人地址
浙江省杭州市余杭中泰街道之江实验室南湖总部 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人之江实验室当前权利人之江实验室
发明人黄刚;周舟;华炜;廖龙飞;韩佳易
代理机构杭州浙科专利事务所(普通合伙)代理人孙孟辉
摘要
本发明涉及智能电网领域,提出了一种基于时间注意力机制的非侵入式负荷监测方法及装置,所述方法包括如下步骤获取建筑某时段内的总负荷数据、设备负荷数据及对应采样时间;将总负荷数据、设备负荷数据分别与对应采样时间进行融合,得到增强的总负荷数据和设备负荷数据;利用滑动窗口法对增强的总负荷数据和设备负荷数据进行分割,构造深度学习训练数据集;构建神经网络模型,基于深度学习训练框架并利用得到的训练数据集对模型进行训练。本发明内容可有效提取负荷工作时间模式及其内在的依赖关系,从而提升负荷监测的准确性。

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