[发明专利]用电设备的识别方法、装置、存储介质和处理器在审
| 申请号： | 201910803599.5 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110516743A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 李开放;刘丹;周海民 | 申请（专利权）人： | 珠海格力智能装备有限公司;珠海格力电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11240 北京康信知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 董文倩<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 519015 广东省珠海市九洲大道中*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用电设备的识别方法、装置、存储介质和处理器。该方法包括：采集电力网络的公共端的电能参数，电能参数至少包括电压和电流；采用神经网络识别模型进行分析，确定电能参数对应的处于工作状态的用电设备的类型，其中，神经网络识别模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每组训练数据均包括：训练电能参数和训练用电设备的类型，训练用电设备的类型与训练电能参数一一对应。本发明解决了难以识别接入同一网络的不同设备的类型的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 电能参数 用电设备 训练数据 神经网络识别 存储介质 电力网络 机器学习 处理器 采集 网络 分析 | ||
【主权项】：
1.一种用电设备的识别方法，其特征在于，包括：/n采集电力网络的公共端的电能参数，所述电能参数至少包括电压和电流；/n采用神经网络识别模型进行分析，确定所述电能参数对应的处于工作状态的用电设备的类型，其中，所述神经网络识别模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每组训练数据均包括：训练电能参数和训练用电设备的类型，所述训练用电设备的类型与所述训练电能参数一一对应。/n
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