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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法和系统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：CN116861295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310855406.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法和系统是由卢建刚;赵瑞锋;郑文杰;余志文;林明廷;郭文鑫设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法和系统，包括：获取电网中各用电设备的有功功率序列；根据预设的负荷事件检测模型，分别对各所述有功功率序列进行负荷事件检测，得到负荷事件检测结果；其中，所述负荷事件检测模型是根据历史功率数据中各负荷事件所在的时间点的事件标签和隐层特征，通过预设算法的分类网络而训练获得；所述历史功率数据为电网中各用电设备的历史功率数据；所述隐层特征是根据长短期记忆网络结构的条件自编码器网络，对所述历史功率数据进行特征提取而获得。本发明提供的方法和系统实现了更准确地检测负荷事件。

本发明授权一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法，其特征在于，包括： 获取电网中各用电设备的有功功率序列； 根据预设的负荷事件检测模型，分别对各所述有功功率序列进行负荷事件检测，得到负荷事件检测结果； 其中，所述负荷事件检测模型是根据历史功率数据中各负荷事件所在的时间点的事件标签和隐层特征，通过预设算法的分类网络而训练获得；所述历史功率数据为电网中各用电设备的历史功率数据；所述隐层特征是根据长短期记忆网络结构的条件自编码器网络，对所述历史功率数据进行特征提取而获得； 其中，所述隐层特征是根据长短期记忆网络结构的条件自编码器网络，对所述历史功率数据进行特征提取而获得，具体包括：删除或替换所述历史功率数据中的异常值；对齐所述各用电设备的历史功率数据中的时间戳，并使用预设的归一化方法归一化所述历史功率数据；构建使用长短记忆网络结构的条件自编码器网络；其中，所述条件自编码器网络包括编码器网络和解码器网络；所述编码器网络，使用两个长短期记忆网络块来提取所述历史功率数据中负荷事件的第一特征；所述解码器网络，根据所述第一特征，使用两个长短期记忆网络块来重构所述历史功率数据，得到重构序列；使用预设优化器对所述条件自编码器网络进行训练，当所述历史功率数据和所述重构序列的平均绝对误差损失小于等于第一预设值时停止训练，将所述编码器网络停止训练时对应的第一特征作为隐层特征。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；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”。

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