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龙图腾网获悉国网冀北电力有限公司计量中心;国家电网有限公司申请的专利一种基于时频分析的非线性负荷状态识别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：CN116340759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310105058.1，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于时频分析的非线性负荷状态识别方法是由戚成飞;刘岩;杨晓波;易忠林;毕超然;王耀宇;高嘉浩;焦东翔;魏彤珈;杨晓坤;郑思达;李文文;张茹设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频分析的非线性负荷状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时频分析的非线性负荷识别方法，构建了利用频域特征的负荷辨识架构，旨在解决非侵入式负荷监测在非线性负荷辨识中无法有效应用暂态特征的问题。本发明主要包括：基于快速傅里叶变换以及希尔伯特‑黄变换的电流特征特征提取技术，以及基于极限学习机为主体的分类方法，通过对公开数据集进行的训练和测试，验证本发明所述方法提取暂态负荷特征并对非线性负荷进行辨识。

本发明授权一种基于时频分析的非线性负荷状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频分析的非线性负荷状态识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，通过时频特征提取模块对目标时间序列进行截取，并针对所截取的序列进行特征提取，提取的特征包括时域特征和频域特征； 步骤2，基于步骤1提取得到的时域特征和频域特征内的多暂态负荷特征，建立多特征融合的分类学习模型，该学习模型以极限学习机模型为主体，通过融合学习输入的多个特征来完成对负荷的识别； 步骤3，利用公开数据集进行训练和调整：基于所提取的时频特征效果以及负荷识别效果调整滑窗长度，以获取最优的测试效果； 所述通过时频特征提取模块对目标时间序列进行截取，并针对所截取的序列进行特征提取，提取的特征包括时域特征和频域特征的方法为： 初始定义的滑动窗长为N，依此窗长对用户总量电流信号进行截取，即得到目标电流时间序列： {in|n＝1,2,…,N-1,N}1 其中，in为所截取的电流时间序列样本各个时间点的瞬时电流值； 对于式1给出的电流时间序列，使用频域分析方法离散傅里叶的变体——短时傅里叶来对目标电流信号提取频域特征，所述频域特征，包括频域幅值FA和频域相位FP； 求取频域特征，先将原始电流信号按短时傅里叶变换处理，如式2所示： 式中，Fm为所采集到的用户总口原始电流信号in的频域信号； 基于式2可计算频域幅值FA和频域相位FP，如式3所示： 式中，ReFm和ImFm分别为取Fm的实部和虚部； 对于时域特征的提取，使用希尔伯特-黄变换对所采集到的用户总口原始电流信号in进行处理，以提取时域特征；所述时域特征包括瞬时幅值IA、瞬时相位IP以及瞬时频率IF。

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