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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本申请提出一种恶性负载识别方法、恶性负载识别装置以及计算机存储介质。所述恶性负载识别方法包括：基于电器的电压电流数据，提取所述电器的电气特征；将所述电气特征输入负荷识别模型，获取所述负荷识别模型识别的第一负荷类型；响应于所述第一负荷类型为预设的恶性负载，将所述电气特征以及预处理的聚类特征样本集进行聚类；根据聚类结果，获取所述电器的第二负荷类型；响应于所述第二负荷类型为预设的恶性负载，输出所述电器为恶性负载的负荷类型。通过上述恶性负载识别方法，采用深度神经网络结合传统机器学习结合方案实现高识别率和低误识别率。
主权项：1.一种恶性负载识别方法，其特征在于，所述恶性负载识别方法包括：基于电器的电压电流数据，提取所述电器的电气特征；将所述电气特征输入负荷识别模型，获取所述负荷识别模型识别的第一负荷类型；响应于所述第一负荷类型为预设的恶性负载，将所述电气特征以及预处理的聚类特征样本集进行聚类；根据聚类结果，获取所述电器的第二负荷类型；响应于所述第二负荷类型为预设的恶性负载，输出所述电器为恶性负载的负荷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 恶性负载识别方法、恶性负载识别装置及计算机存储介质
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