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龙图腾网获悉浙江万里学院申请的专利一种多尺度曼巴和注意力机制结合的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：CN120670829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511128046.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种多尺度曼巴和注意力机制结合的负荷辨识方法是由袁杰;王婷;崔力中设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度曼巴和注意力机制结合的负荷辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度曼巴和注意力机制结合的负荷辨识方法，通过引入虚拟电器有效解决低功率场景下的数值波动问题，利用多尺度复合曼巴模块提取总电路在不同时间尺度的周期性用电特征以捕获长周期特征，利用结合曼巴模块与Transformer技术的多任务模型精准捕捉短期电力波动特征，通过设计多任务损失函数并结合单电器损失、多电器聚合损失和样本量化损失优化多任务模型，工作时通过端到端回归同步拟合获取各单电器的有功功率占总电路的有功功率的比率，由此推导得到各单电器的有功功率的真实值，实现对低频率电力负荷的非侵入式精确辨识。方法能够实现对低频率电力负荷的非侵入式精确辨识，提升低频率电力负荷辨识的准确性。

本发明授权一种多尺度曼巴和注意力机制结合的负荷辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度曼巴和注意力机制结合的负荷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集总电路的电流、有功功率和无功功率的训练数据，向总电路中引入虚拟电器并对训练数据进行正态标准化预处理，得到训练数据中各单电器的有功功率占总电路的有功功率的比率； S2、构建多尺度复合曼巴模块，通过正向、反向和中序遍历提取总电路在不同时间尺度的周期性用电特征，并结合预处理后的训练数据，构建并训练得到结合曼巴模块与Transformer技术的多任务模型，用以计算各单电器的有功功率占总电路的有功功率的比率的预测值； S3、设计多任务损失函数，结合单电器损失、多电器聚合损失和样本量化损失，对所述多任务模型进行优化，得到优化后的多任务模型； S4、采集工作时总电路的电流、有功功率和无功功率的实际数据，参照S1中的方法向总电路中引入虚拟电器并对实际数据进行正态标准化预处理；将预处理后的实际数据送入优化后的多任务模型，优化后的多任务模型通过端到端回归同步拟合获取实际数据中各单电器的有功功率占总电路的有功功率的比率，由此推导得到各单电器的有功功率。

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