一种基于联邦学习的非侵入式企业负荷分解方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111258173.X

申请日：

2021-10-27

公开(公告)号：

CN113962314A

公开(公告)日：

2022-01-21

发明(设计)人：

杨平化陈楠吕游徐俊杰彭龙江

申请人：

申请人地址：

211500 江苏省南京市六合区雄州工业园区骁骑路2号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06F1628 G06F16215 G06N304 G06N308

代理机构：

南京经纬专利商标代理有限公司 32200

代理人：

陆志斌

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
2022-02-15	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20211027
2022-01-21	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于联邦学习的非侵入式企业负荷分解方法 [P].

杨平化 ;

陈楠 ;

吕游 ;

徐俊杰 ;

彭龙江 .

中国专利 :CN113962314B ,2024-07-05

[2]

一种基于多任务学习的非侵入式负荷分解方法 [P].

谭貌 ;

张政 ;

别岳超 ;

廖骋臣 ;

肖俊 ;

苏永新 ;

潘瑞 .

中国专利 :CN115374814A ,2022-11-22

[3]

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

[4]

基于深度学习的非侵入式工业负荷分解方法 [P].

赵博超 ;

陈姝伊 ;

栾文鹏 ;

刘博 .

中国专利 :CN115482123A ,2022-12-16

[5]

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

[6]

一种基于字典学习的区别分组非侵入式负荷分解方法 [P].

杨林峰 ;

郭洪武 ;

何显毅 .

中国专利 :CN113469502A ,2021-10-01

[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]

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

[9]

一种基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解方法 [P].

赵剑锋 ;

董坤 ;

孙睿晨 ;

毛妍纯 ;

王琚珩 ;

刘东升 ;

金扬 .

中国专利 :CN115526265A ,2022-12-27

[10]

一种基于递进式学习结构的非侵入式负荷分解方法 [P].

赵剑锋 ;

董坤 ;

孙睿晨 ;

毛妍纯 ;

王琚珩 ;

刘东升 ;

金扬 .

中国专利 :CN115526265B ,2025-09-05

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