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本发明涉及公开了基于深度学习的非入侵式用电负荷识别方法,包括:获取数据,其中,所述数据包括:历史负荷数据和外部影响因素数据;对所述数据进行预处理,其中,所述预处理具体为:对所述历史负荷数据进行剔除坏值、填补空值、计算特征值和归一化处理;并对所述外部影响数据进行量化处理;将预处理后的数据依次输入到预设的深度学习模型、时序模型以及分类模型,输出结果并得到负荷识别的结果。本发明能够通过现有的家庭负荷电力监测装置(家用电表),实现对家庭用户不同类型负荷(电器)的状态识别的目的。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112365090 A
(43)申请公布日 2021.02.12
(21)申请号 202011366686.8 G06K 9/62 (2006.01)
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