[发明专利]一种非侵入式电力负荷分解方法及装置有效
| 申请号： | 201711207723.9 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN108054749B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 刘松;田洁;刘鹏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;华北电力大学扬中智能电气研究中心 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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电力负荷分解方法及装置，用以解决现有的非侵入式电力负荷分解方法对设备采样频率要求高与负荷分解效率和准确性低的问题。所述非侵入式电力负荷分解方法，包括：获取待监测各用电设备在监测时间段内各采样点的电流总和；将所述电流总和与时间变量作为神经网络模型的输入层变量，并将所述各用电设备的工作状态作为输出层变量；根据所述电流总和与时间变量利用所述神经网络模型确定所述监测时间段内各用电设备的工作状态；其中，所述神经网络模型为根据获得的各用电设备在第一预设时间段内的采样数据训练完成的前向反馈BP神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 侵入 电力 负荷 分解 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种非侵入式电力负荷分解方法，其特征在于，包括：获取待监测各用电设备在监测时间段内各采样点的电流总和；将所述电流总和与时间变量作为神经网络模型的输入层变量，并将所述各用电设备的工作状态作为输出层变量；根据所述电流总和与时间变量利用所述神经网络模型确定所述监测时间段内各用电设备的工作状态；其中，所述神经网络模型为根据获得的各用电设备在第一预设时间段内的采样数据训练完成的前向反馈BP神经网络模型。
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