[发明专利]基于深度可分离卷积的轻量化广义负荷分解方法在审
| 申请号： | 202210589048.5 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114925115A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 栾文鹏;张睿祺;刘博;赵博超;王新迎;陈盛 | 申请（专利权）人： | 天津大学;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李丽萍 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度可分离卷积的轻量化广义负荷分解方法，将深度可分离卷积和经典序列到点神经网络相结合，旨在解决NILM技术在用户侧边缘设备上部署应用的问题。本发明方法主要包括：根据卷积的深度分离过程将卷积分为逐通道卷积和逐点卷积，完成对经典序列到点卷积神经网络进行轻量化设计，极大程度地减小了网络模型参数的数量和计算复杂度；通过对广义负荷数据集的有监督训练和验证得到轻量化的序列到点卷积神经网络模型，从总功率信号序列中分解得到的目标广义负荷节点中单个电源或负荷设备的发电或耗电功率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 可分离 卷积 量化 广义 负荷 分解 方法 | ||
【主权项】：
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