基于度量学习的非侵入式负荷识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210032592.X

申请日：

2022-01-12

公开(公告)号：

CN114359674B

公开(公告)日：

2025-02-11

发明(设计)人：

于淼王丙楠陆玲霞赵强包哲静程卫东魏萍

申请人：

浙江大学华立科技股份有限公司

申请人地址：

310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

IPC主分类号：

G06F18/213

IPC分类号：

G06F18/15 G06F18/214 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

杭州求是专利事务所有限公司 33200

代理人：

邱启旺

法律状态：

授权

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
2025-02-11	授权	授权

共 50 条

[1]

基于度量学习的非侵入式负荷识别方法 [P].

于淼 ;

王丙楠 ;

陆玲霞 ;

赵强 ;

包哲静 ;

程卫东 ;

魏萍 .

中国专利 :CN114359674A ,2022-04-15

[2]

基于鲁棒性度量学习的非侵入式负荷识别方法 [P].

叶林辉 ;

翁得鱼 ;

潘晓华 .

中国专利 :CN118965009B ,2025-02-11

[3]

基于鲁棒性度量学习的非侵入式负荷识别方法 [P].

叶林辉 ;

翁得鱼 ;

潘晓华 .

中国专利 :CN118965009A ,2024-11-15

[4]

基于Style-WCPGAN的非侵入式负荷识别方法 [P].

叶林辉 ;

邹永祺 ;

潘晓华 .

中国专利 :CN120910497A ,2025-11-07

[5]

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

[6]

一种非侵入式负荷识别方法 [P].

殷波 ;

魏志强 ;

吴剑 ;

孙雁 ;

倪金 ;

孙鲁宁 ;

王俏俏 .

中国专利 :CN113537330B ,2024-05-14

[7]

一种非侵入式负荷识别方法 [P].

殷波 ;

魏志强 ;

吴剑 ;

孙雁 ;

倪金 ;

孙鲁宁 ;

王俏俏 .

中国专利 :CN113537330A ,2021-10-22

[8]

采用非侵入式负荷识别装置的基于傅里叶变换的非侵入式负荷识别方法 [P].

曾繁鹏 ;

卢云伟 ;

乔德利 .

中国专利 :CN112924790B ,2021-06-08

[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]

基于全卷积神经网络的非侵入式负荷识别方法 [P].

胡正华 ;

章恩友 ;

黄科杰 .

中国专利 :CN112434799B ,2021-03-02

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