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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司;国家电网有限公司
摘要：本申请提供的基于深度学习的非侵入式负荷检测方法以及系统，包括：获取三相系统的用电数据，根据所述用电数据以及三相系统负荷检测模型，预测所述三相系统的功耗数据，确定所述三相系统的功耗数据中的电流数据，根据所述电流数据以及基于杜克栅栏的非侵入式负荷检测模型，确定所述电流数据是否为异常数据。通过使用深度学习等方法解决三相系统中单相和三相负载分解的问题，从而扩展负荷检测的维度和范围，然后采用杜克栅栏法检测聚合电流变化，从而可完成单个用户或部门的用电负荷检测，并更快速地检测聚合电流变化，并提高负荷检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于深度学习的非侵入式负荷检测方法，其特征在于，包括：获取三相系统的用电数据；根据所述用电数据以及三相系统负荷检测模型，预测所述三相系统的功耗数据；确定所述三相系统的功耗数据中的电流数据；根据所述电流数据以及基于杜克栅栏的非侵入式负荷检测模型，确定所述电流数据是否为异常数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司 国家电网有限公司 一种基于深度学习的非侵入式负荷检测方法以及系统
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