[发明专利]一种基于自学习神经网络的负荷辨识方法及系统在审
| 申请号： | 202110607030.9 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113435476A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 李俊楠;王雍;杨雷;易姝慧;刁新平;刘俊杰;殷小东;赵兵;李琮琮;朱红霞;朱铮;安柏龙;何海航;何泽昊 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司营销服务中心;中国电力科学研究院有限公司;中国电力科学研究院有限公司武汉分院;国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国网上海市电力公司;国网天津市电力公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽楼 |
| 地址： | 450015 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自学习神经网络的负荷辨识方法及系统，属于用电监测及信号处理技术领域。本发明方法，包括：在接入混合类型负荷的用户计量点处，采集用户的用电网络数据，针对用电网络数据生成负荷多维特征样本，并针对负荷多位特征样本构建用电网络的负荷特征空间；确定负荷特征空间中识别度最高的主成分特征指标；将主成分特征指标中的不同负荷特征输入自学习神经网络进行训练并学习，获取负荷辨识模型；将待识别的用电网络数据输入至负荷辨识模型中，通过负荷辨识模型对待识别的用电网络数据进行负荷辨识。本发明保证了已建立特征库用户的内部用电负荷状态辨识的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自学习 神经网络 负荷 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】：
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