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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于特征优选与波形匹配的非侵入式负荷监测方法及系统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：CN115840078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211163599.1，技术领域涉及：G01R22/10；该发明授权基于特征优选与波形匹配的非侵入式负荷监测方法及系统是由吴皓;杨庆荣;马庆;张玉森设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征优选与波形匹配的非侵入式负荷监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于特征优选与波形匹配的非侵入式负荷监测方法及系统，包括：采集微电网总入口处的电压与电流波形数据并进行处理，以处理后数据的信息熵为依据得到负荷投切事件的发生时刻；记录负荷投切事件的电流均方根变化曲线，并提取负荷投切事件所导致的电流波形变化的电气特征；建立波形匹配数据库，将提取的电气特征与匹配数据库进行匹配，对长启动过程负荷进行识别；当对长启动过程负荷进行识别匹配失败时，使用有监督分类模型对短启动过程负荷进行识别。对长短启动过程负荷实现有效识别；计算量较小，可在低硬件条件下实现非侵入式负荷监测，适合在数据运算能力相对较弱的嵌入式系统中实现。

本发明授权基于特征优选与波形匹配的非侵入式负荷监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于特征优选与波形匹配的非侵入式负荷监测方法，其特征是，包括： 以不低于1KHz的采样频率采集微电网总入口处的电压与电流波形数据并进行处理，以处理后数据的信息熵为依据得到负荷投切事件的发生时刻； 记录负荷投切事件的电流均方根变化曲线，并提取负荷投切事件所导致的电流波形变化的电气特征； 建立波形匹配数据库，基于数据库使用WDTW算法对记录负荷投切事件的电流均方根变化曲线与匹配数据库进行匹配，对长启动过程负荷进行识别； 当对长启动过程负荷进行识别匹配失败时，使用有监督分类模型对短启动过程负荷进行识别； 基于常见负荷的电气特征进行特征优选，使用优选特征训练监督分类模型，具体为：计算每种特征与负荷类型的相关度，去除相关度较低的特征；使用递归消除法寻找最优的特征子集，随机选取特征集合，基于选取的特征集合训练分类器，并测试得到特征的重要性测度；根据测度大小对特征排序，剔除最小测度对应的特征，得到新特征集合；重复以上步骤，直至所有特征子集选取完毕，输出最优特征集合；使用交叉验证法选择最优特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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