石家庄科林电气股份有限公司张权获国家专利权
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龙图腾网获悉石家庄科林电气股份有限公司申请的专利基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别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:CN114943367B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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:202210403125.3,技术领域涉及:G06F18/213;该发明授权基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法是由张权;王世勇;王强;李峥;李伟;孙天运;白明;郭红梅;张辉;李科;刘狄;李建华;张磊;张祖设计研发完成,并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法,涉及电力技术领域,包括以下步骤:A、特征分析样本的获取,B、特征样本集的获取,C、BP神经网络的优化和D、输出负荷识别结果四个步骤。本发明通过电能表计量芯采集不同家用负荷运行数据,提取家用负荷的暂态和稳态变化过程为负荷特征,结合BP神经网络模型实现家用负荷的辨识,从而提高居民侧负荷辨识的准确性和可靠性。
本发明授权基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法,其特征在于,包括以下步骤: A、特征分析样本的获取: A.1、实时采集用电入户端的电压瞬时值和电流瞬时值得到电压数据集合Us i和电流数据集合Is i; A.2、对电压数据集合Us i和电流数据集合Is i进行处理得到负荷的有功功率瞬时值集合Ps i和无功功率瞬时值集合Qs i; A.3、根据有功功率瞬时值集合Ps i和无功功率瞬时值集合Qs i进行数据截取获取特征分析样本; B、特征样本集的获取: B.1、对有功功率瞬时值集合Ps i和无功功率瞬时值集合Qs i进行时域特征值和频域特征值的处理形成由特征值组成的特征数据集; 特征数据集包括时域下特征和频域下特征, 所述时域下特征包括最大值、最小值、平均值、峰-峰值、绝对值平均值、方差、标准值、峭度、偏度、均方根、波形因子、峰值因子、脉冲因子和裕度因子; 所述频域下特征包括频率均值、重心频率、频率均方根、频率标准差、基波相位和幅值、1、2、3、4、5次谐波相位和幅值; B.2、采用聚类分析法对获取的特征数据集进行特征量相似性度量分类并得到由最优负荷特征值组成的特征样本集; 通过计算Nj与Nk特征量间的相似度,其中,,对于一切j,k;,对于一切j,k; 获得各特征之间的相关系数进一步的进行聚类,由聚类结果选取基波幅值、1、2、3、4、5次谐波幅值以及波形因子和裕度因子组成特征样本集; C、BP神经网络的优化:通过特征样本集对BP神经网络进行训练,并通过最速下降法对训练结果进行优化; D、输出负荷识别结果:对于待识别的负荷,将待识别的负荷中的最优负荷特征值输入至优化后的BP神经网络模型,获取负荷识别结果。
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