发明公开
- 专利标题： 一种基于深度学习的非侵入式典型用户负荷分解方法
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申请号： CN202310765808.8申请日： 2023-06-27
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公开(公告)号： CN116596042A公开(公告)日： 2023-08-15
- 发明人: 王文豪 , 王锐 , 郭建宇 , 宋晓凯 , 俎洋辉 , 陈上吉 , 李锰 , 王洋 , 刘洋 , 林烽 , 郭新志 , 李斐
- 申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
- 申请人地址： 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层
- 专利权人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层
- 代理机构： 郑州图钉专利代理事务所
- 代理商 石路
- 主分类号： G06N3/0464
- IPC分类号： G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/048 ; G06N3/084 ; G06Q50/06
摘要：
本发明涉及一种基于深度学习的非侵入式典型用户负荷分解方法，方法包括以下步骤：步骤1：基于空洞残差网络的非侵入式负荷分解；步骤2：考虑不同特征权重的非侵入式负荷分解；步骤3：计及多尺度负荷特征信息的非侵入式负荷分解；步骤4：基于深层长短时记忆多输出模型的非侵入式负荷分解；本发明具有提高对浅层网络高水平提取能力、有效地提高分解性能、增大感受野同时提取多尺度特征信息的优点。
