一种基于深度学习的非侵入式负荷检测方法以及系统

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一种基于深度学习的非侵入式负荷检测方法以及系统
申请号:CN202410755601
申请日期:2024-06-12
公开号:CN118673798A
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本申请提供的基于深度学习的非侵入式负荷检测方法以及系统,包括:获取三相系统的用电数据,根据所述用电数据以及三相系统负荷检测模型,预测所述三相系统的功耗数据,确定所述三相系统的功耗数据中的电流数据,根据所述电流数据以及基于杜克栅栏的非侵入式负荷检测模型,确定所述电流数据是否为异常数据。通过使用深度学习等方法解决三相系统中单相和三相负载分解的问题,从而扩展负荷检测的维度和范围,然后采用杜克栅栏法检测聚合电流变化,从而可完成单个用户或部门的用电负荷检测,并更快速地检测聚合电流变化,并提高负荷检测的准确性和可靠性。
技术关键词
负荷检测方法 三相系统 功耗 电气设备 数学模型 神经网络模型 异常数据 频率 电流 序列 负荷检测系统 栅栏 傅里叶变换处理 矩阵 卷积滤波器 分类器 功率 阶段
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