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龙图腾网获悉天津大学申请的专利无监督波动模式的负荷识别模型构建方法及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：CN119917956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510398725.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权无监督波动模式的负荷识别模型构建方法及负荷识别方法是由刘博;张金江;栾文鹏;王岩;尹凯;余贻鑫设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本无监督波动模式的负荷识别模型构建方法及负荷识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无监督波动模式的负荷识别模型构建方法及负荷识别方法，可以应用于负荷监测技术领域。该方法包括：对样本总用电数据进行模式检测，得到样本波动模式负荷数据和样本非波动模式负荷数据；对样本波动模式负荷数据进行时频转换，得到样本频谱特征数据；对样本频谱特征数据进行聚类处理，得到目标聚类结果；对样本目标特征数据和样本非波动模式负荷数据进行线性叠加，得到样本目标重叠数据；利用初始识别模型处理样本目标重叠数据，得到样本设备识别结果；基于样本设备识别结果和与样本目标重叠数据对应的混合标签，训练初始识别模型，得到训练后的识别模型。

本发明授权无监督波动模式的负荷识别模型构建方法及负荷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督波动模式的负荷识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 对样本总用电数据进行模式检测，得到样本波动模式负荷数据和样本非波动模式负荷数据，其中，所述样本波动模式负荷数据为随时间变化呈现波动规律的负荷数据； 对所述样本波动模式负荷数据进行时频转换，得到样本频谱特征数据； 对所述样本频谱特征数据进行聚类处理，得到目标聚类结果，其中，所述目标聚类结果包括样本目标特征数据和初始标签，所述初始标签为所述样本目标特征数据所在的聚类簇的标签，每个所述聚类簇的标签表征用电设备的类型； 基于第一预设窗口长度，对所述样本非波动模式负荷数据进行数据截取，得到至少一个样本非波动模式区段数据； 对至少一个所述样本非波动模式区段数据进行事件检测，确定样本稳态区段负荷数据和样本暂态区段负荷数据； 对所述样本目标特征数据、所述样本稳态区段负荷数据和所述样本暂态区段负荷数据进行线性叠加，得到样本目标重叠数据； 利用初始识别模型处理所述样本目标重叠数据，得到样本设备识别结果； 基于所述样本设备识别结果和与所述样本目标重叠数据对应的混合标签，训练所述初始识别模型，得到训练后的识别模型，其中，所述混合标签是基于所述样本目标特征数据对应的初始标签确定的。

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