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龙图腾网获悉浙江大学;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知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：CN115687999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211326448.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法是由于鹤洋;孙玉玺;徐崇钧;耿光超;江全元;王晨旭;马骏超设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法。该方法首先进行用电数据采集和预处理，然后对是否发生电器事件和功率序列是否波动进行检测。当事件结束后以及发现功率序列正在波动后，提取多时间尺度电器特征、构造感知模型并训练，最后进行融合多时间尺度电器特征的负荷感知。本发明能够综合多时间尺度上的电器特征，不同时间尺度上更全面的电器特性提取，并实现有效平衡不同时间尺度上的分类结果误差，最终科学合理地进行多时间尺度的非侵入式负荷感知。

本发明授权融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多时间尺度电器特征的非侵入式负荷感知方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、对用户住宅入口处的电压和电流进行周期采样，并计算每秒有功功率有效值； S2、通过对步骤S1中计算的每秒有功功率有效值进行电器事件与波动性检测，检测是否有电器开启或关闭或有波动性电器处在运行中； S3、当在检测到有电器开启或关闭或有波动性电器处在运行中时，分别在短时间尺度、过渡过程和长时间尺度三个不同的时间尺度上对步骤S1中采样的电流数据进行处理，得到各时间尺度上的待识别电流序列；读取负荷识别特征库中的电器特征集，计算各时间尺度上的待识别电流序列与对应时间尺度上的电器特征集中的各元素的相似度，得到待识别电流序列的电器特征向量； S4、针对每个时间尺度，分别构造以机器学习器为基学习器的bagging分类器，其中bagging分类器的输入为所述电器特征向量，输出为预测的电器类别概率；由三个时间尺度的bagging分类器组成负荷感知模型，负荷感知模型中将三个时间尺度上输出的电器类别概率进行平均，得到最终的电器类别概率，从中取概率最大的电气类别为当前输入最终对应的电器所属分类；使用含电器类别标签的历史电器特征向量数据对负荷感知模型进行训练； S5、将待识别电流序列的电器特征向量输入训练后的负荷感知模型中得到预测结果，实现负荷识别。

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大学;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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