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龙图腾网获悉浙江正泰仪器仪表有限责任公司;浙江大学申请的专利非侵入式负荷辨识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：CN115114761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202110309289.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权非侵入式负荷辨识方法是由蒋紫松;芦清;于鹤洋;冯显裕;徐崇钧;耿光超;康志宏设计研发完成，并于2021-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本非侵入式负荷辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能用电技术领域，具体涉及非侵入式负荷辨识方法，在特征缓变的背景下，当事件发生时，通过对各电器特征量进行曲线拟合的方法对各电器特征量进行预测，得到如果事件不发生时，事件结束时刻各项电器特征量的预测值。最后使用事件结束时刻电器实际运行特征量与电器特征量的预测值进行作差，从而可以补偿特征缓变电器运行背景下在事件发生时段的电器特征量变化，进而提升了非侵入式负荷辨识电器特征量的提取精度，能够有效提升整体算法的辨识精度。

本发明授权非侵入式负荷辨识方法在权利要求书中公布了：1.非侵入式负荷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 用电数据采集：对入户电压、电流进行周期采样； 特征量计算：计算每秒有功功率、无功功率有效值与每秒基波电流幅值和相角以及二次、三次、四次、五次电流谐波幅值和相角，分别形成特征序列； 电器特征提取：判断特征序列中的任一个或几个是否是在缓慢变化； 若是，则启动事件监测，若否，则转到上一步骤； 判断是否有事件发生； 若是，则拟合特征缓慢变化区间的特征组的各特征量，得到拟合曲线，若否，则转到上一步骤；其中，特征组为每秒特征量的集合； 通过拟合曲线，求事件结束时，特征组的实际运行特征量的预测值； 获取事件结束时电器实际运行特征量的实际值； 计量实际值和预测值的差值； 负荷辨识：建立负荷辨识数学模型； 将所述差值带入上述数学模型并判断负荷类别； 拟合特征缓慢变化区间特征组的各特征量的步骤中，方法如下： 设定采集特征序列缓慢变化区间的特征组为Ωslowt， t＝tslow-on,tslow-on+1,...,tslow-on,tslow-off-1,tslow-off，其中总时间长度为Tslow； 其中，总时间长度Tslow通过下式计算： Tslow＝tslow-off-tslow-on+1 用曲线拟合各特征组各特征变量，得到曲线组

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江正泰仪器仪表有限责任公司;浙江大学，其通讯地址为：325603 浙江省温州市乐清市温州大桥工业园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。