基于级联宽度学习和麻雀算法的非侵入式负荷分解方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210643068.6

申请日：

2022-06-08

公开(公告)号：

CN115130830B

公开(公告)日：

2024-05-14

发明(设计)人：

白星振康家豪李晶原希尧郝春蕾

申请人：

山东科技大学

申请人地址：

266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号

IPC主分类号：

G06Q10/0631

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/06

代理机构：

青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283

代理人：

朱玉建

法律状态：

授权

国省代码：

山东省青岛市

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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
2024-05-14	授权	授权

共 50 条

[1]

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

[2]

一种基于宽度学习算法的非干涉式负荷分解方法 [P].

杨秦敏 ;

尤利华 ;

董延峰 ;

陈珺 ;

张硕明 .

中国专利 :CN109993424A ,2019-07-09

[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

[5]

基于非侵入式负荷分解算法的短期多元综合负荷预测方法 [P].

宋宇航 ;

张海波 .

中国专利 :CN117876150A ,2024-04-12

[6]

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

[7]

非侵入式负荷分解方法和系统 [P].

韦智文 ;

孙龙 .

中国专利 :CN112241925A ,2021-01-19

[8]

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

[9]

基于改进微分进化算法的非侵入式负荷分解 [P].

刘爱莲 ;

魏海浩 .

中国专利 :CN110866214A ,2020-03-06

[10]

基于稀疏分类器阶层式算法的非侵入式负荷分解方法 [P].

贾惠彬 ;

刘郅铂 ;

胡子函 .

中国专利 :CN112560977B ,2021-03-26

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