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龙图腾网获悉北京市腾河电子技术有限公司申请的专利基于用户协同的负荷辨识方法及系统、电子设备、介质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：CN116089820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310153748.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于用户协同的负荷辨识方法及系统、电子设备、介质是由张晶;甄重阳;高博瑞设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户协同的负荷辨识方法及系统、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户协同的负荷辨识方法及系统、电子设备、介质，该方法在构建负荷特征样本数据集后采用基于密度可达阈值的聚类算法进行聚类分析，不需要提前制定聚类个数，并可以在聚类时找出异常点，从而可以在具有噪声的环境中得到任意形状的簇类，还定义了基于数据点分布情况计算得到的密度可达自适应阈值作为核心点间的可达性度量，可以自适应地计算密度可达阈值，有效解决了由于阈值取值不好确定而导致聚类效果差的问题，并且以簇内数据点密度变化趋势作为依据决定是否对簇进行拆分，在样本密度不均匀、聚类间距差相差较大时仍然可以获得很好的聚类质量，大大提升了负荷辨识的准确度，从而可以实现用户用电设备的精准辨识。

本发明授权基于用户协同的负荷辨识方法及系统、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于用户协同的负荷辨识方法，其特征在于，包括以下内容： 采集用户进线处的电压、电流数据，并采用改进的CUSUM算法进行事件检测，提取出负荷运行时的稳态负荷特征以构建负荷特征样本数据集； 采用基于密度可达阈值的聚类算法对负荷特征样本数据集进行聚类分析，获得每个簇的中心特征向量，并通过用户贴标签的形式对每个聚类样本进行标签制定； 在进行负荷辨识时，当检测到事件发生后提取出待识别负荷的特征向量，分别计算待识别负荷的特征向量与每个簇的中心特征向量之间的距离值，选择距离最小簇的标签电器作为辨识结果； 所述采用基于密度可达阈值的聚类算法对负荷特征样本数据集进行聚类分析的过程包括以下内容： 对于负荷特征样本数据集，将簇定义为密度相连的点最大集合，将距离某个样本数据点最近的前k个样本数据点定义为该样本数据点的k近邻，计算每个样本数据点在k近邻内的局部密度，从而构建得到所有样本数据点的局部密度集合； 识别每个样本数据点的归属点并计算两点之间的相对距离，以构建相对距离集合和归属点集合； 将局部密度集合的中位数作为局部密度度量阈值、将相对距离集合的上四分位数作为相对距离度量阈值，遍历样本数据集，判断每个样本数据点是否满足作为聚类核心点的条件，若满足，则将其标记为聚类核心点，若不满足则将其标记为非核心点，分别构建得到聚类核心点集合和非核心点集合； 基于样本数据集中数据点的局部密度分布情况计算密度可达阈值；其中，基于以下公式计算密度可达阈值： 其中，RT表示密度可达阈值，表示局部密度集合中数据点的密度均值，λ表示局部密度集合中数据点密度的偏度系数，Q3、Q2、Q1分别表示局部密度集合中数据点密度的上四分位数、中位数和下四分位数； 基于密度可达阈值和聚类核心点集合构建初始簇的主干结构； 遍历非核心点集合，将每个非核心点归并到其归属点所在簇，得到初始簇结构； 基于簇内数据点的密度变化趋势对初始簇结构进行拆分，得到最终的簇结构。

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