[发明专利]一种基于智能学习的非侵入式非居民用户负荷辨识方法有效
| 申请号： | 201911375093.5 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111242161B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 郝建军;赵国伟;顾袁杰;常波;陈瑜;樊晓峰 | 申请（专利权）人： | 国网山西省电力公司大同供电公司;华北电力大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G01R31/00;G06V10/764;G06V10/82;G06Q50/06;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 孙红颖 |
| 地址： | 037000*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于智能学习的非侵入式非居民用户负荷辨识方法。首先利用训练好的K最邻近算法模型对采集到的非居民用户负荷的数据进行负荷辨识，得到不同负荷对应的投切时间数据。然后，对得到的各个负荷的投切时间数据进行相关的统计整理。再将整理的负荷投切时间数据输入训练好的BP神经网络中，进行各个负荷的投切时间概率分布曲线的拟合。最后，根据拟合出的各个负荷的投切概率分布曲线来判断辨识出的负荷种类是否正确。本发明能保证非居民用户负荷辨识的准确度，通过智能学习方法拟合出非居民负荷的投切概率分布曲线，来了解非居民用户对不同负荷的使用习惯，帮助负荷辨识进行进一步的判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 学习 侵入 居民 用户 负荷 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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