买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：湖南省计量检测研究院

摘要：本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种非侵入式负荷类型的智能识别方法、装置、服务器及系统。所述方法包括：先获取负荷的负荷投切数据，其中，所述负荷投切数据包括负荷在开启或者关闭时的投切功率以及投切时长，然后将所述投切功率以及投切时长输入预先配置的负荷识别模型，获取所述负荷的负荷类型，其中，所述负荷识别模型是指根据负荷投切数据进行总负荷数据还原的函数。通过负荷的负荷投切数据以确定所述负荷的负荷类型，以使用户能够更具体的明确用电情况，以实现更智能化的用电调配，且使供电方获知用户具体用电情况，以实现更智能化的用户用电干预。

主权项：1.一种非侵入式负荷类型的智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取负荷的负荷投切数据，其中，所述负荷投切数据包括负荷在开启或者关闭时的投切功率以及投切时长；将所述投切功率以及投切时长输入预先配置的负荷识别模型，获取所述负荷的负荷类型，其中，所述负荷识别模型是指根据负荷投切数据进行负荷类型识别的函数；在获取负荷投切数据之前，所述方法还包括：实时获取所述负荷的有功功率；根据所述有功功率与预先配置的投切功率阈值的比对结果，确定所述负荷是否发生投切事件；所述有功功率是指所述负荷在单位时间内实际发出或消耗的交流电能量；所述比对结果包括第一比对结果以及第二比对结果；对应的，根据所述有功功率与预先配置的投切功率阈值的比对结果，确定所述负荷是否发生投切事件，具体包括：当所述有功功率大于或等于预先配置的投切功率阈值，生成第一比对结果，确定所述负荷发生投切事件；当所述有功功率小于预先配置的投切功率阈值，生成第二比对结果，确定所述负荷没有发生投切事件；将所述投切功率以及投切时长输入预先配置的负荷识别模型，获取所述负荷的负荷类型，其中，所述负荷识别模型是指根据负荷投切数据进行总负荷数据还原的函数之后，所述方法还包括：根据所述负荷类型以及负荷数据，生成负荷列表；发送至用户终端，以使用户终端显示所述负荷列表；将所述投切功率以及投切时长输入预先配置的负荷识别模型，获取所述负荷的负荷类型，其中，所述负荷识别模型是指根据负荷投切数据进行负荷类型识别的函数，具体包括：步骤1，根据所述投切功率以及投切时长，所述负荷识别模型还原所述负荷的总负荷数据；其中，所述总负荷数据是指根据所述投切功率与所述投切时长，进行计算转换的负荷数据参数，所述负荷数据参数用于表示所述负荷类型，不同负荷对应的所述总负荷数据均不同；步骤2：查找在所述负荷识别模型中预先配置的负荷类型库，确定与所述总负荷数据对应的负荷类型；其中，所述负荷识别模型中预先配置了所述负荷类型库，所述负荷类型库中存储有当前供电用电系统中所有负荷对应的标准总负荷数据以及负荷类型，即所述总负荷数据与负荷类型的对应关系列表；当所述系统根据所述投切功率与所述投切时长，还原了与该负荷数据对应的总负荷数据，系统会自动遍历所述负荷类型库，查找与所述总负荷数据对应的负荷类型；所述负荷识别模型通过所述负荷的投切功率以及投切时长，获取所述负荷的特征数据，再通过所述特征数据与负荷特征库作相似度计算；定义d为特征数据与负荷特征库作相似度矩阵，如下式：d=； ；式中：为负荷特征库中负荷i的特征j与负荷的特征数据的相似度，为负荷i的特征j，为负荷的特征数据的特征j，n为特征数；所述特征数据与负荷特征库作相似度系数为： ；即，所述负荷类型可以通过最大相似度系数来确定，当最大时，则表明识别的结果为负荷i；通过负荷的负荷投切数据确定所述负荷的负荷类型，使用户能够更具体的明确用电情况，实现更智能化的用电调配，且使供电方获知用户具体用电情况，实现智能化的用户用电干预。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南省计量检测研究院 非侵入式负荷类型的智能识别方法、装置、服务器及系统