公开(公告)号：CN117077076A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310968753.0

申请日：2023-08-02

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 刘熙鹏 ,  余涛 ,  蔡清淮 ,  罗庆全

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  H02J3/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合与可解释增强的负荷识别方法及装置，属于负荷识别领域。其中方法包括：对负荷高、低频电器数据进行采集；利用采集的高、低频数据提取负荷多尺度特征；将生成的负荷样本特征输入特征融合与负荷辨识模型进行深层特征提取、融合和负荷分类，并采用度量学习的方式进行训练；对识别结果进行可解释分析，将分析结果结合专家先验知识指导特征增强和模型优化，并对模型识别依据进行可视化验证；获取待识别的负荷，对待识别的负荷进行特征提取，将提取的特征输入训练后的特征融合与负荷辨识模型，输出分类结果。本发明具有较高的识别鲁棒性、泛化性和可靠性，具有较好的实际应用价值。

公开(公告)号：CN117171667A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310984705.0

申请日：2023-08-04

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 蔡清淮 ,  余涛 ,  刘熙鹏 ,  刘前进 ,  蓝超凡 ,  罗庆全

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷识别增强方法、装置和存储介质，属于非侵入式负荷识别领域。其中方法包括：S1、构建训练集；S2、构建并训练负荷辨识模块；S3、在用电总线持续监测电压、电流，当有负荷投切时，提取该负荷的运行特征；S4、判断用户是否开启算法增强，若是，进入步骤S5；S5、缓存步骤S3所提取的负荷的运行特征；S6、将缓存的运行特征输入至负荷辨识模块，负荷辨识模块的每个分类器输出识别结果和对应各负荷种类的概率向量；S7、筛选若干个高不确定度样本和共识样本；S8、根据步骤S7获得的样本及其标签，对分类器进行更新，并在更新后返回步骤S3。本发明可达到标注成本低、性能提升大的效果。