買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種基于傳遞遷移學(xué)習(xí)的非侵入式負(fù)荷識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119131564B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411042518.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于傳遞遷移學(xué)習(xí)的非侵入式負(fù)荷識別方法是由羅平;林廣智;孫博宇;潘泳圳;朱振宇;陳張平;王堅設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-07-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于傳遞遷移學(xué)習(xí)的非侵入式負(fù)荷識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于傳遞遷移學(xué)習(xí)的非侵入式負(fù)荷識別方法。為更好挖掘負(fù)荷功率的時序信息，提高阻性負(fù)荷的差異，選取融合V?I軌跡和格拉姆矩陣的圖像作為負(fù)荷特征。由于ImageNet?1K的圖像標(biāo)注質(zhì)量高且覆蓋類別廣，故將其作為源域。分別選取老小區(qū)和新建小區(qū)的負(fù)荷為中間域和目標(biāo)域。首先利用源域?qū)esNet50進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并通過少量中間域數(shù)據(jù)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型的卷積層權(quán)重。將所得權(quán)重賦給目標(biāo)域U?Net網(wǎng)絡(luò)中由ResNet50組成的編碼器部分，再利用少量目標(biāo)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練U?Net的所有權(quán)重。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)即可進(jìn)行負(fù)荷識別。該方法解決了遷移學(xué)習(xí)中源域和目標(biāo)域差異過大和新建小區(qū)負(fù)荷樣本少導(dǎo)致識別精度不高的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于傳遞遷移學(xué)習(xí)的非侵入式負(fù)荷識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于傳遞遷移學(xué)習(xí)的非侵入式負(fù)荷識別方法，其特征在于：使用老小區(qū)的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)作為中間域數(shù)據(jù)，提取中間域數(shù)據(jù)特征用于對源域數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練后的模型作進(jìn)一步的訓(xùn)練，具體步驟如下： 步驟一、針對來自中間域的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，采用CUSUM算法對電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行事件檢測，截取事件發(fā)生前后的穩(wěn)態(tài)周期數(shù)據(jù)，對穩(wěn)態(tài)周期數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使電壓、電流的數(shù)值分布在[0,1]之間，然后映射到一個二維平面上，形成V-I軌跡；將V-I軌跡所處平面分為2n×2n個網(wǎng)格；對每個網(wǎng)格內(nèi)的電流值和電壓值進(jìn)行判斷，當(dāng)網(wǎng)格內(nèi)的電流值和電壓值同時為正，則令該網(wǎng)格的像素值為1，否則為0，形成V-I軌跡二值圖；將穩(wěn)態(tài)周期對應(yīng)的功率序列轉(zhuǎn)化為格拉姆矩陣；將V-I軌跡二值圖復(fù)制為三通道圖像，與格拉姆矩陣中對應(yīng)位置的像素值加權(quán)平均，并將疊加后的像素值大小限制在0到255之間，得到融合有功功率的V-I軌跡圖，作為負(fù)荷數(shù)據(jù)的特征圖像； 步驟二、源域到中間域的遷移 選用圖像數(shù)據(jù)為源域數(shù)據(jù)，對ResNet50網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；再選擇少量中間域的特征圖像對預(yù)訓(xùn)練后的ResNet50網(wǎng)絡(luò)卷積層部分進(jìn)行微調(diào)； 步驟三、中間域到目標(biāo)域的遷移 將步驟二訓(xùn)練好的ResNet50網(wǎng)絡(luò)的卷積層部分的權(quán)重遷移到U-Net網(wǎng)絡(luò)的編碼器上，將U-Net網(wǎng)絡(luò)作為負(fù)荷辨識網(wǎng)絡(luò)，輸出負(fù)荷識別結(jié)果，收集少量待識別的負(fù)荷數(shù)據(jù)，人工標(biāo)注后采用全局微調(diào)對U-Net網(wǎng)絡(luò)的所有層進(jìn)行訓(xùn)練，完成從中間域到目標(biāo)域的遷移； 步驟四、非侵入式負(fù)荷識別 對于未知的待識別負(fù)荷數(shù)據(jù)，生成其特征圖像，然后輸入步驟六訓(xùn)練后的U-Net網(wǎng)絡(luò)中，從輸出端得到對應(yīng)的負(fù)荷識別結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號大街；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。