[发明专利]一种基于低频负荷多特征融合的非侵入式负荷监测方法在审
| 申请号： | 202310757598.8 | 申请日： | 2023-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN116933000A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 季天瑶;陈嘉伟;张禄亮;吴青华 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/00 | 分类号： | G06F18/00;H02J3/00;G06F18/10;G06F18/25;G06F123/02 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于低频负荷多特征融合的非侵入式负荷监测方法，包括：获取低频负荷的总功率数据，并对其进行数据清洗与滑动窗口操作得到初始功率数据；使用反馈式VMD对初始功率数据进行分解，得到若干个模态分量；利用峭度准则选择模态分量并进行信号重构；利用Teager能量算子增强重构信号的脉冲特征；将特征增强后的特征与初始功率特征进行特征融合，得到最终特征数据；将最终特征数据送入深度学习模型学习，实现负荷监测。本发明可使得深度学习模型对数据中的脉冲信号更加敏感，更好地分辨负荷的状态改变，提高负荷监测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 低频 负荷 特征 融合 侵入 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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