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龙图腾网获悉安徽灿邦电气有限公司申请的专利基于神经网络的多电气参数到点的非侵入式负荷分解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117786487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311783810.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于神经网络的多电气参数到点的非侵入式负荷分解方法是由刘业军;金宝;王徽;杨猛设计研发完成，并于2023-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的多电气参数到点的非侵入式负荷分解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及非侵入式负荷分解，具体涉及基于神经网络的多电气参数到点的非侵入式负荷分解方法，采集总线端各类电气参数并进行优选，得到最合适的优选参数组；采用多电气参数到点的方式对优选参数组进行拟合，得到拟合结果；基于优选参数组与拟合结果之间对应的映射关系，对非侵入式负荷分解模型进行模型训练，得到训练好的非侵入式负荷分解模型；利用训练好的非侵入式负荷分解模型对实时采集的总线端各类电气参数进行负荷分解，得到支线负荷数据；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的因难以选择合适窗口大小而无法较好地进行非侵入式负荷分解的缺陷。

本发明授权基于神经网络的多电气参数到点的非侵入式负荷分解方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的多电气参数到点的非侵入式负荷分解方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集总线端各类电气参数并进行优选，得到最合适的优选参数组； S2、采用多电气参数到点的方式对优选参数组进行拟合，得到拟合结果； S3、基于优选参数组与拟合结果之间对应的映射关系，对非侵入式负荷分解模型进行模型训练，得到训练好的非侵入式负荷分解模型； S4、利用训练好的非侵入式负荷分解模型对实时采集的总线端各类电气参数进行负荷分解，得到支线负荷数据； S2中采用多电气参数到点的方式对优选参数组进行拟合，得到拟合结果，包括： 在不考虑窗口大小的情况下，对优选参数组进行点到点的拟合，此时的映射关系为：输入为总线端t时刻的优选参数组YX1:XN，输出为支线t时刻的电气参数xτ； 所述映射关系采用下式表示： 其中，L为序列长度，YX1:XN为总线端t时刻的优选参数组，YX1:XN包括N个电气参数X1,X2,…,XN，θp为网络参数； S3中基于优选参数组与拟合结果之间对应的映射关系，对非侵入式负荷分解模型进行模型训练，得到训练好的非侵入式负荷分解模型，包括： 基于优选参数组与拟合结果之间对应的映射关系，对深度神经网络模型进行模型训练，得到训练好的深度神经网络模型。

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