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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种非侵入式负荷监测模型聚合方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114545066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210025465.7，技术领域涉及：G01R21/00；该发明授权一种非侵入式负荷监测模型聚合方法和系统是由缪巍巍;曾锃;滕昌志;毕思博;张瑞;李世豪;张明轩;张震设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非侵入式负荷监测模型聚合方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非侵入式负荷监测模型聚合方法和系统，所述方法包括，包括：获取用户总线以及各个负荷的有功功率；将用户总线有功功率和各个负荷有功功率进行配对组成数据集并预处理；初次训练预设的三个基模型，初次训练完成的三个基模型对各个负荷有功功率进行分解，得到分解结果；使用预先建立的感知机聚合模型对分解结果进行聚合并优化预先建立的感知机聚合模型，得到各个负荷有功功率的初步聚合数据；基于分解结果和初步聚合数据对预先建立的DAE模型进行优化，优化完成的DAE模型即为非侵入式负荷监测模型的聚合模型，用于输出到各个负荷有功功率的数据。本发明能够将不同负荷分解的结果进行聚合，得到优于单个模型的分解结果。

本发明授权一种非侵入式负荷监测模型聚合方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种非侵入式负荷监测模型聚合方法，其特征在于，包括： 获取用户总线以及各个负荷的有功功率； 将用户总线有功功率和各个负荷有功功率进行配对组成数据集，对数据集进行处理； 基于处理得到的数据集对预设的三个基模型进行初次训练，采用初次训练完成的三个基模型对各个负荷有功功率进行分解，得到分解结果；其中，所述对预设的三个基模型进行初次训练，包括： 使用第i个负荷处理后的数据集对预设的Seq2Point模型进行训练，采用逆向优化算法更新模型参数，得到训练完成的Seq2Point模型； 使用第i个负荷处理后的数据集对预设的DAE模型进行训练，采用随机梯度下降算法更新模型参数，得到训练完成的DAE模型； 使用第i个负荷处理后的数据集对预设的Attention和残差网络模型进行训练，采用BP算法更新Attention参数，得到训练完成的Attention，基于训练完成的Attention，采用随机梯度下降算法更新模型参数，得到训练完成的残差网络模型； 采用初次训练完成的三个基模型对处理得到的数据集中的xn进行各个负荷有功功率分解，三个训练完成的基模型分解第i个负荷的分解结果分别为： 训练完成的Seq2Point模型的分解结果： 训练完成的DAE模型的分解结果： 训练完成的残差网络模型的分解结果： 使用预先建立的感知机聚合模型对分解结果进行聚合并优化预先建立的感知机聚合模型的参数，基于训练完成的感知机聚合模型，得到各个负荷有功功率的初步聚合数据； 基于分解结果和初步聚合数据对预先建立的DAE模型进行优化，优化完成的DAE模型即为非侵入式负荷监测模型的聚合模型，用于输出到各个负荷有功功率的数据。

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