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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115409089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210929445.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法是由潘国兵;钱浚杰;王海鹏;邓伟芳;罗宇涵;欧阳静设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据输入，以环形存储方法将功率数据进行整理，形成滑动窗口；步骤2：针对当前负荷功率变化特征，将事件根据标准差算法分为短暂态事件和长暂态事件，对不同类型事件采用不同的方法自适应调整阈值；步骤3：根据阈值进行基于均值偏移CUSUM的事件检测，判断事件是否真实；步骤4：针对检测到的真实事件提取特征向量，通过机器学习方法进行事件分类。本发明能够根据当前功率变化情况，计算出相应阈值，解决传统事件检测方法局限于固定阈值，在同时存在功率变化幅值差别大的负荷时，功率变化幅值小的负荷难以被检测的问题。

本发明授权一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：数据输入，以环形存储方法将功率数据进行整理，形成滑动窗口；计算模块接收数据输入，以环形存储方法将视在功率、有功功率、无功功率数据进行整理，形成三功率窗口W＝{si,pi,qi|i＝n,n+1,…,n+N}n∈R，式中si代表视在功率，pi代表有功功率，qi代表无功功率，三功率窗口W内数据随着n增大而不断更新； 步骤2：针对不同的负荷功率变化特征，将事件根据标准差算法分为短暂态事件和长暂态事件，对不同类型事件采用不同的方法自适应调整阈值，包括： 根据步骤1所得的三功率窗口W，将其中的视在功率分为均值评估窗口Sm＝{si|i＝n,n+1,n+2,n+3}及事件检测窗口Sch＝{si|i＝n+4,n+5,…,n+N}，均值评估窗口Sm用于评估前一时刻功率水平，事件检测窗口Sch用于检测当前时刻是否发生负荷投切事件，计算Sm的平均值计算Sch的标准差σ，当σ首次大于yth时，代表有事件发生，记录σ值大于yth的次数为cch，当σ达到最大时，代表事件结束，若cch小于最小值cmin时，σ达到最大值，则舍弃该事件，若cch大于最大值cmax时，σ仍未达到最大值，则将该事件归类为长暂态事件，否则为短暂态事件； 若发生长暂态事件，则保持Sm不变，增加Sch长度，将新输入的数据加入Sch＝{si|i＝n+4,n+5,…n+N,…,n+k}k∈R,k＞N，取Sch中后x个元素组成S′ch＝{xi|i＝n+k-x+1,n+k-x+2,…,n+k}，作为长暂态事件检测窗口，计算S′ch的伪标准差为σ′，其计算公式如下： 式中为Sm的平均值，当σ′达到最大时，代表该长暂态事件结束，记录下一个σ′为σ′ca，S′ch的平均值为计算该长暂态事件的阈值为h′th，计算公式如下： 若发生短暂态事件，当σ达到最大后，取下一个事件检测窗口Sch，计算Sch的峰均值比rch，公式如下： 式中smax为事件检测窗口Sch中最大值，为事件检测窗口Sch的均值，由于功率数据存在叠加情况，因此上式需要减去窗口最小值，公式变更如下： 式中smin为事件检测窗口Sch中最小值，记此时事件检测窗口Sch的标准差为σch，计算该短暂态事件的阈值为hth，计算公式如下： 步骤3：根据计算得到的阈值进行基于均值偏移CUSUM的事件检测，判断事件是否真实； 步骤4：针对检测到的真实事件提取特征向量，通过机器学习方法进行事件分类。

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