国网安徽省电力有限公司营销服务中心李欣然获国家专利权
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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司营销服务中心申请的专利一种基于多模态特征学习的非侵入式电力负荷分解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：CN120822062B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510953066.0，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于多模态特征学习的非侵入式电力负荷分解方法及系统是由李欣然;汪泳;徐连杰;丁建顺;高寅;嵇爱琼;任民;蔺菲;孙伟红;徐瑞;胡婧;马昆;张文琪;张悦;吴玲玲设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态特征学习的非侵入式电力负荷分解方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力负荷分解技术领域，公开了一种基于多模态特征学习的非侵入式电力负荷分解方法及系统。该方法：同步采集智能电表的电力参数数据、环境传感器的环境参数数据以及用户设备使用行为数据，得到多模态负荷监测数据；通过第一设备状态识别模型的非负矩阵分解层进行跨模态特征提取，得到多模态融合特征向量；通过第一设备状态识别模型的第一分解层进行负荷模式识别，得到第一分解负荷矩阵；通过第一设备状态识别模型的第二分解层进行聚类优化，得到第二负荷分解矩阵；基于第二负荷分解矩阵执行动态模糊决策，得到设备运行状态识别结果。本发明突破了传统方法仅依赖单一电力信号的局限性，实现了高精度、高鲁棒性的非侵入式电力负荷分解。
本发明授权一种基于多模态特征学习的非侵入式电力负荷分解方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征学习的非侵入式电力负荷分解方法，其特征在于，包括： 同步采集智能电表的电力参数数据、环境传感器的环境参数数据以及用户设备使用行为数据，得到多模态负荷监测数据； 将所述多模态负荷监测数据输入第一设备状态识别模型的非负矩阵分解层进行跨模态特征提取，得到多模态融合特征向量； 将所述多模态融合特征向量输入所述第一设备状态识别模型的第一分解层进行负荷模式识别，得到第一分解负荷矩阵； 将所述第一分解负荷矩阵输入所述第一设备状态识别模型的第二分解层进行聚类优化，得到第二负荷分解矩阵； 基于所述第二负荷分解矩阵执行动态模糊决策，得到设备运行状态识别结果。
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