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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115526265B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211269012.5，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解方法是由趙劍鋒;董坤;孫睿晨;毛妍純;王琚珩;劉東升;金揚設計研發完成，并于2022-10-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解方法，包括以下步驟：采集房屋總有功功率和各目標電器有功功率數據；對數據進行預處理，構建數據集；利用所構建的數據集訓練基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解算法模型；將未知房屋的總有功功率輸入基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解算法模型，分解得到目標電器的功率消耗序列。本發明通過采用遞進式學習結構和時間戳嵌入方法，增強了模型的特征提取能力，且豐富了模型的輸入，顯著提高了非侵入式負荷分解算法的準確度和泛化能力。

本發明授權一種基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解方法，其特征在于，包括： S1、采集房屋總有功功率和各目標電器有功功率數據； S2、對數據進行預處理，構建數據集，所述數據預處理步驟包括： 對功率數據以T為間隔進行重新采樣； 對少于t時間的數據缺失通過前向填充來補值，對超過t時間的數據缺失用0填充； 刪除總功率低于Pthres的數據； 給數據集添加狀態標記，若電器功率大于開啟閾值，則設備開啟，狀態值標記為1，若電器功率小于開啟閾值，則標記為0； S3、利用所構建的數據集訓練基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解算法模型，所述基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解算法模型包括網絡I和網絡Ⅱ，所述網絡I負責判斷目標電器的開關狀態，所述網絡Ⅱ基于網絡I的分解結果精確還原目標電器的功率曲線； 所述網絡I的輸入為總功率信號和時間戳數據，輸出為初步預測功率序列； 所述網絡Ⅱ的輸入為總功率信號、時間戳數據和網絡I初步預測的目標電器狀態序列，輸出為最終預測功率序列； 所述網絡I和網絡Ⅱ的損失函數包括： 均方誤差 推土距離誤差 骰子損失 平均絕對誤差 其中，和yt分別表示t時刻模型預測的電器功率和實際的電器功率；和st分別表示t時刻模型預測的電器狀態和實際的電器狀態；T是序列點總個數；和y分別代表模型預測電器功率和實際電器功率序列所在分布，是上的一組分布，其邊際分別是和y，u和v為積分變量；O為電器實際開啟或狀態預測錯誤的時序點； 根據兩個網絡側重任務的不同，網絡I和網絡Ⅱ的損失函數計算公式如下： 其中，λ為平均絕對誤差損失項的權重； S4、將未知房屋的總有功功率輸入基于遞進式學習結構的非侵入式負荷分解算法模型，分解得到目標電器的功率消耗序列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東南大學，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區新街口街道四牌樓2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。