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龙图腾网获悉深圳友讯达科技股份有限公司;武汉友讯达科技有限公司申请的专利一种基于电力信号相似性聚类的负载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：CN120336890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510820089.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于电力信号相似性聚类的负载识别方法是由舒杰红;吴金明;刘贵江;李登峰;谢远智;董银锋设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电力信号相似性聚类的负载识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统用电监测与分析技术领域，且公开了一种基于电力信号相似性聚类的负载识别方法，利用部署于用户侧进线处的采集器或专变终端，采用小波滤波算法对采集到的电压和电流波形数据进行去噪处理，从预处理后的电压和电流波形数据中分别提取时域特征、频域特征和时频域特征，运用欧氏距离和余弦相似度相结合的度量方式；本发明利用电压与电流波形的特征相似性进行非侵入式用电设备识别，部署于采集器或专变终端，实现用户侧用能结构分析，用户可以凭借用能结构分析，清晰知晓每个用电设备的能耗状况与使用规律，从而制定出更为科学合理的用电方案，避开用电高峰期使用高耗能设备，减少不必要的电力浪费，进而大幅降低用电成本。

本发明授权一种基于电力信号相似性聚类的负载识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电力信号相似性聚类的负载识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集步骤：利用部署于用户侧进线处的采集器或专变终端，以不低于1000个采样点每秒的频率，同步采集电压和电流的波形数据，且连续采集时长不少于24小时，同时精确记录每个采样点的时间戳； S2、波形预处理步骤：采用小波滤波算法对采集到的电压和电流波形数据进行去噪处理，随后使用最大-最小归一化方法对去噪后的波形数据进行幅值归一化，以此消除不同设备功率差异带来的影响； S3、特征提取步骤：从预处理后的电压和电流波形数据中分别提取时域特征、频域特征和时频域特征，其中时域特征至少包含均值、有效值、方差和峰值因数，频域特征通过快速傅里叶变换获取，时频域特征借助小波包变换提取； S4、相似性度量步骤：运用欧氏距离和余弦相似度相结合的度量方式，计算不同设备对应的特征向量之间的相似性，通过加权平均得到最终的相似性度量值S，具体公式为＋（1－ɑ）×cos（θ），其中d（x，y）为欧氏距离，为所有特征向量对之间欧氏距离的最大值，cos（θ）为余弦相似度，α为取值范围在0到1之间的权重系数； S5、聚类分析步骤：采用DBSCAN基于密度的空间聚类算法对相似性度量结果进行聚类分析，预设邻域半径和最小点数参数，并在聚类过程中依据数据的分布情况自适应动态调整预设邻域半径和最小点数； S6、设备识别与用能结构分析步骤：构建包含常见用电设备特征模板的数据库，将聚类得到的各个簇与该模板的数据库中的特征进行比对，依据匹配度确定每个簇对应的用电设备类型；统计不同设备类型在总用电时间和用电量中的占比，进而分析用户侧的用能结构，为用户提供节能建议和用电优化方案。

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