[发明专利]基于Alexnet神经网络和颜色编码的非侵入式负荷识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110763505.3 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113537327A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 陈文藻;张晓东;郑建勇;冯子蛟;陶英浩;舒孝国;黄金涛 | 申请（专利权）人： | 江阴长仪集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 邵斌 |
| 地址： | 214432 江苏省无锡市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了电力负荷识别技术领域的一种基于Alexnet神经网络和颜色编码的非侵入式负荷识别方法及系统；包括：采集负荷的运行数据，并构建负荷的电压‑电流轨迹特征图；基于SVM聚类算法对负荷的运行数据进行初步识别，获取初步负荷识别结果；对电压‑电流轨迹特征图以及初步负荷识别结果采用RGB颜色进行区分，构建带有颜色区分的电压‑电流轨迹特征图；基于训练好的Alexnet神经网络，对带有颜色区分的电压‑电流轨迹特征图进行识别，获取负荷识别结果。具有识别准确度高，占用计算空间小等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 alexnet 神经网络 颜色 编码 侵入 负荷 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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