一种基于低频采样和特征融合的非侵入式负荷识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411103312.5

申请日：

2024-08-13

公开(公告)号：

CN118627017B

公开(公告)日：

2025-01-28

发明(设计)人：

潘泳圳罗平朱振宇林广智孙孟浩陈张平张帆何中杰

申请人：

杭州电子科技大学

申请人地址：

310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道下沙高教园区2号大街

IPC主分类号：

G06F18/25

IPC分类号：

G06F18/24 G06F18/214 G06F18/213 G06F17/16 G06Q50/06

代理机构：

杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240

代理人：

张晨曦

法律状态：

公开

国省代码：

浙江省杭州市

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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
2024-09-10	公开	公开
2025-01-28	授权	授权
2024-09-27	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/25申请日:20240813

共 50 条

[1]

一种基于低频采样和特征融合的非侵入式负荷识别方法 [P].

潘泳圳 ;

罗平 ;

朱振宇 ;

林广智 ;

孙孟浩 ;

陈张平 ;

张帆 ;

何中杰 .

中国专利 :CN118627017A ,2024-09-10

[2]

基于多模态图像负荷特征融合的非侵入式负荷识别方法 [P].

魏广芬 ;

李谊林 ;

何爱香 ;

胡春华 ;

赵航 ;

张玉猛 .

中国专利 :CN118114088A ,2024-05-31

[3]

一种基于多维特征融合图像的非侵入式负荷识别方法 [P].

张帅 ;

程志友 ;

田甜 .

中国专利 :CN117726909A ,2024-03-19

[4]

基于特征融合和对比学习的非侵入式负荷识别方法和系统 [P].

叶林辉 ;

邹永祺 ;

潘晓华 .

中国专利 :CN118332457A ,2024-07-12

[5]

基于特征融合和对比学习的非侵入式负荷识别方法和系统 [P].

叶林辉 ;

邹永祺 ;

潘晓华 .

中国专利 :CN118332457B ,2024-09-06

[6]

一种基于多模态特征的非侵入式负荷识别方法 [P].

崔华 ;

利国鹏 ;

周冠宇 ;

李陈晨 ;

宋江波 ;

肖梦杰 ;

夏岳义 .

中国专利 :CN114325081B ,2025-03-07

[7]

一种基于多模态特征的非侵入式负荷识别方法 [P].

崔华 ;

利国鹏 ;

周冠宇 ;

李陈晨 ;

宋江波 ;

肖梦杰 ;

夏岳义 .

中国专利 :CN114325081A ,2022-04-12

[8]

一种融合暂稳态特征的非侵入式负荷识别方法 [P].

谈竹奎 ;

刘斌 ;

唐赛秋 ;

张秋雁 ;

代吉玉蕾 ;

张锐锋 ;

徐宏伟 ;

胡厚鹏 .

中国专利 :CN114709926A ,2022-07-05

[9]

一种基于负荷电力指纹特征的非侵入式负荷识别方法 [P].

谈竹奎 ;

刘斌 ;

张秋雁 ;

颜霞 ;

林呈辉 ;

王灿华 ;

徐长宝 ;

周海 ;

曾鹏 ;

任召廷 ;

唐赛秋 ;

杨成 ;

王秀境 ;

徐玉韬 ;

欧家祥 ;

胡厚鹏 ;

高吉普 ;

王宇 ;

王冕 .

中国专利 :CN113393121A ,2021-09-14

[10]

非侵入式负荷识别方法以及非侵入式负荷识别装置 [P].

刘春蕾 ;

庞鹏飞 ;

石纹赫 ;

孔令号 ;

沈嘉昆 ;

啜斌 .

中国专利 :CN113869351A ,2021-12-31

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