基于深度学习的非侵入式工业负荷分解方法

被引：0

申请号：

CN202211052074.0

申请日：

2022-08-31

公开(公告)号：

CN115482123A

公开(公告)日：

2022-12-16

发明(设计)人：

赵博超陈姝伊栾文鹏刘博

申请人：

申请人地址：

300072 天津市南开区卫津路92号

IPC主分类号：

G06Q5006

IPC分类号：

G06Q1004 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201

代理人：

李丽萍

法律状态：

实质审查的生效

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
2023-01-03	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 50/06 申请日:20220831
2022-12-16	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的非侵入式负荷分解方法及系统 [P].

刘宇 ;

韦雨亭 ;

何叶 ;

曲紫瑜 ;

张舜逸 ;

赵欣 ;

胡秦然 ;

高山 .

中国专利 :CN120033687A ,2025-05-23

[2]

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

[3]

一种基于深度学习模型的非侵入式电力负荷分解方法 [P].

朱梓伟 ;

周孟然 ;

胡锋 ;

汪锟 ;

周光耀 ;

孔伟乐 ;

胡忆婕 ;

崔恩汉 .

中国专利 :CN117909716A ,2024-04-19

[4]

基于自监督学习的非侵入式负荷分解方法 [P].

余贻鑫 ;

陈姝伊 ;

栾文鹏 ;

赵博超 ;

刘博 .

中国专利 :CN115423646A ,2022-12-02

[5]

基于深度学习的非侵入负荷分解方法、系统、介质和设备 [P].

于波 ;

沙涛 ;

刘娟 ;

王巍 .

中国专利 :CN113408210A ,2021-09-17

[6]

一种基于深度学习的非侵入式负荷分解方法及系统 [P].

吴皓 ;

张玉森 ;

马庆 ;

杨庆荣 .

中国专利 :CN115456148A ,2022-12-09

[7]

一种基于深度学习的非侵入式负荷分解方法及系统 [P].

吴皓 ;

张玉森 ;

马庆 ;

杨庆荣 .

中国专利 :CN115456148B ,2025-11-07

[8]

基于深度学习的非侵入式负荷在线监控方法及其系统 [P].

李安 ;

杨秀 ;

郭然龙 ;

潘瑞媛 ;

傅广努 ;

吴吉海 ;

柴梓轩 ;

徐立成 ;

徐耀杰 ;

胡浩然 ;

李增尧 ;

蒋倩 ;

焦楷丹 .

中国专利 :CN115271780B ,2025-06-03

[9]

基于级联宽度学习和麻雀算法的非侵入式负荷分解方法 [P].

白星振 ;

康家豪 ;

李晶 ;

原希尧 ;

郝春蕾 .

中国专利 :CN115130830B ,2024-05-14

[10]

基于级联宽度学习和麻雀算法的非侵入式负荷分解方法 [P].

白星振 ;

康家豪 ;

李晶 ;

原希尧 ;

郝春蕾 .

中国专利 :CN115130830A ,2022-09-30

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