[发明专利]基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法在审
| 申请号： | 202210403125.3 | 申请日： | 2022-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN114943367A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张权;王世勇;王强;李峥;李伟;孙天运;白明;郭红梅;张辉;李科;刘狄;李建华;张磊;张祖 | 申请（专利权）人： | 石家庄科林电气股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 屈爱兰;李双金 |
| 地址： | 050222 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的非侵入式负荷识别方法，涉及电力技术领域，包括以下步骤：A、特征分析样本的获取，B、特征样本集的获取，C、BP神经网络的优化和D、输出负荷识别结果四个步骤。本发明通过电能表计量芯采集不同家用负荷运行数据，提取家用负荷的暂态和稳态变化过程为负荷特征，结合BP神经网络模型实现家用负荷的辨识，从而提高居民侧负荷辨识的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 模型 侵入 负荷 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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