浙江万里学院袁杰获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江万里学院申请的专利基于电气变化量状态转换概率匹配的电器状态推导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：CN116204802B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310135268.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于电气变化量状态转换概率匹配的电器状态推导方法是由袁杰;邱虹;王仁芳设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于电气变化量状态转换概率匹配的电器状态推导方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电气变化量状态转换概率匹配的电器状态推导方法，结合了基于图模型的方法和基于深度学习的方法，用深度学习的方法推导出状态变化的电器，用图模型的方法推导出电器的具体状态变化情况，能较好的处理低频电信号的用电电器推导问题。因为结合了两种方法的优点，所以所需数据量极大的减少。此外，本发明采用基于1分钟采样一次的低频非侵入式信号处理技术，无需对电表进行硬件改造，极大地节约了成本，具有广阔的应用和推广前景。
本发明授权基于电气变化量状态转换概率匹配的电器状态推导方法在权利要求书中公布了：1.基于电气变化量状态转换概率匹配的电器状态推导方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集各单电器的电流、有功功率和无功功率的训练数据，对各单电器的电流、有功功率和无功功率进行聚类，得到单电器的工作状态集； 2收集总电表的电流、有功功率和无功功率的训练数据，对总电表的电流、有功功率和无功功率进行聚类，得到总电路的工作状态集； 3对总电路的工作状态集中相邻时刻总电路不同工作状态间的电气特征差值进行聚类，得到总电路的变化量类别集； 4根据单电器的工作状态集中单电器不同工作状态间相邻时刻的转换频率构造状态转移概率矩阵； 5构造带注意力机制的编解码神经网络单元，根据总电路的工作状态变化和单电器的工作状态变化构造输入特征和输出特征，将输入特征和输出特征作为训练数据送入编解码神经网络单元中进行学习，得到总电路状态变化编解码模型； 6采用总电路状态变化编解码模型得到工作状态发生变化的电器集，利用状态转移概率矩阵计算电器集中的每个电器的每一工作状态的概率，取概率最大的工作状态作为该电器的当前状态。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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