[发明专利]一种非侵入式负荷监测方法及装置有效
| 申请号： | 201610379138.6 | 申请日： | 2016-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN106096726B | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 周晨轶;刘松;刘鹏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 102206 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非侵入式负荷监测方法及装置，该方法包括：获得待监测用电负荷在设定时长内各采样点的电流总和和有功功率总和；将所述电流总和与所述有功功率总和作为神经网络模型的输入层节点；将用电负荷的工作状态作为所述神经网络模型的输出层节点；按照设定时间段内监测所得的采样数据对所述神经网络模型进行训练；通过训练完成的神经网络模型确定下一设定时长内各用电负荷的工作状态，用于解决现有非侵入式负荷监测方法对设备采样频率要求高、难以有效处理多工作模式负载投入使用的负荷监测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 侵入 负荷 监测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种非侵入式负荷监测方法，其特征在于，包括：获得待监测用电负荷在设定时长内各采样点的电流总和和有功功率总和；将所述电流总和与所述有功功率总和作为神经网络模型的输入层节点；将用电负荷的工作状态作为所述神经网络模型的输出层节点；按照设定时间段内监测所得的采样数据对所述神经网络模型进行训练；并通过训练完成的神经网络模型确定下一设定时长内所述待监测用电负荷中各用电负荷的工作状态；其中，在将用电负荷的工作状态作为所述神经网络模型的输出层节点之前，还包括：根据待监测用电负荷在设定时长内各采样点的电流总和，确定每个用电负荷在设定时长内的电流密度曲线；在所述电流密度曲线中，确定有效峰值点，所述有效峰值点为具有左曲线斜率为正，右曲线斜率为负的预设曲线斜率的峰值点，同时在所述电流密度曲线中对应的电流幅值出现次数大于预设阈值的峰值点；每个有效峰值点作为所述用电负荷的一种工作状态。
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