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龙图腾网获悉重庆和航科技股份有限公司申请的专利电气设备负荷特征智能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：CN114527344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210182469.6，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权电气设备负荷特征智能识别方法是由徐培龙设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本电气设备负荷特征智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种电气设备负荷特征智能识别方法，包括以下步骤：S1.采集电气设备工作时的负荷信号，包括电压和电流信号，并记录采集电气设备工作时的负荷信号的采集周期；S2.采用傅里叶级数对负荷信号进行处理变换，得到负荷信号的直流分量值、基波幅值、谐波幅值以及相位；S3.基于负荷信号的直流分量值、基波幅值、谐波幅值以及相位构建特征矩阵。通过上述方法，能够对配网中的各个电气设备的负荷特性进行准确识别，为配网的电力供应提供准确的数据支持，而且能够为判断电气设备异常、电气火灾的预警分析提供准确的数据支持。

本发明授权电气设备负荷特征智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电气设备负荷特征智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.采集电气设备工作时的负荷信号，包括电压和电流信号，并记录采集电气设备工作时的负荷信号的采集周期； S2.采用傅里叶级数对负荷信号进行处理变换，得到负荷信号的直流分量值、基波幅值、谐波幅值以及相位； S3.基于负荷信号的直流分量值、基波幅值、谐波幅值以及相位构建特征矩阵； 步骤S2具体包括： S21.将负荷信号采用以下公式表示： 其中，A表示负荷信号，n表示第n次谐波，An表示第n次谐波的幅值，nω表示第n次谐波的角频率，表示第n次谐波的相位； S22.将公式1进行分解得到公式2： 其中，A0表示负荷信号的直流分量值；At表示t时刻的负荷信号； S23.将公式2采用傅里叶变换得到通过傅里叶变换后的t时刻的负荷信号At'： 其中，a0表示负荷信号的直流分量值，a1、b1为负荷的基波幅值，an、bn表示第n次谐波幅值； 通过如下方法确定第n次谐波的基波幅值an： 其中，其中，fs表示对负荷信号的采集频率，f表示工频，t0表示初始采集时刻，Ts表示负荷信号的采集周期； 通过如下方法确定第n次谐波的谐波幅值bn： 其中，其中，fs表示对负荷信号的采集频率，f表示工频，t0表示初始采集时刻，Ts表示负荷信号的采集周期。

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