基于深度学习的非侵入式负荷监测方法和系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110860151.4

申请日：

2021-07-28

公开(公告)号：

CN113808071A

公开(公告)日：

2021-12-17

发明(设计)人：

周开乐殷辉丁涛李兰兰周昆树胡定定

申请人：

申请人地址：

230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

IPC主分类号：

G06T700

IPC分类号：

G06N304 G06N308 G06T340

代理机构：

北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542

代理人：

余罡

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-12-17	公开	公开
2022-01-04	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20210728

共 50 条

[1]

一种基于非监督优化的深度学习非侵入式负荷监测方法 [P].

王嘉睿 ;

邓杰文 ;

盛文全 ;

谭鹏翔 .

中国专利 :CN113361454B ,2024-04-09

[2]

一种基于非监督优化的深度学习非侵入式负荷监测方法 [P].

王嘉睿 ;

邓杰文 ;

盛文全 ;

谭鹏翔 .

中国专利 :CN113361454A ,2021-09-07

[3]

基于多任务学习的非侵入式负荷监测方法 [P].

盛凯 ;

傅颖 ;

马浩 ;

贾俊铖 .

中国专利 :CN115564046A ,2023-01-03

[4]

基于多任务学习的非侵入式负荷监测方法 [P].

盛凯 ;

傅颖 ;

马浩 ;

贾俊铖 .

中国专利 :CN115564046B ,2025-09-09

[5]

基于深度学习的非侵入式负荷分解系统及方法 [P].

赵一诺 .

中国专利 :CN119128394A ,2024-12-13

[6]

非侵入式负荷监测系统 [P].

韩佳芮 ;

夏冬 ;

苏瑞金 ;

魏联滨 ;

周建伟 ;

庄兆阳 .

中国专利 :CN106124852A ,2016-11-16

[7]

基于低频负荷特征编码的非侵入式负荷监测方法与系统 [P].

周开乐 ;

殷辉 ;

杨善林 .

中国专利 :CN115410142A ,2022-11-29

[8]

基于低频负荷特征编码的非侵入式负荷监测方法与系统 [P].

周开乐 ;

殷辉 ;

杨善林 .

中国专利 :CN115410142B ,2025-08-15

[9]

基于混合联邦学习和交叉Transformer的非侵入式负荷监测方法 [P].

周求湛 ;

荣静 ;

张福强 ;

王聪 ;

武慧南 ;

胡春华 .

中国专利 :CN119962582B ,2025-06-10

[10]

基于混合联邦学习和交叉Transformer的非侵入式负荷监测方法 [P].

周求湛 ;

荣静 ;

张福强 ;

王聪 ;

武慧南 ;

胡春华 .

中国专利 :CN119962582A ,2025-05-09

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