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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种适用于非侵入式负荷监测的自适应启发式网格聚类方法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：CN120123795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510607412.X，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种适用于非侵入式负荷监测的自适应启发式网格聚类方法是由刘琦;张扬;冯其贺;周骏腾;林海洋;张艺轩设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于非侵入式负荷监测的自适应启发式网格聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于非侵入式负荷监测的自适应启发式网格聚类方法，包括步骤如下：S1，选取低频数据并进行预处理，将选取的数据转化为包含总负载、小时、星期和月份的四维张量；S2，利用时间窗口对总负载测量序列进行事件检测，生成包含事件幅度和时间参考的四维矩阵，并利用启发式网格聚类算法对事件进行分组，不同的聚类结果代表设备在运行过程中不同的状态；S3，根据事件分组结果和各设备在运行过程中状态变化，构建状态转移矩阵；依据设备的能耗周期和状态转移矩阵，重构设备的能耗序列，完成对设备能耗的估算，并推算设备的使用频率。本发明在处理家庭数据时具有较高的精度和效率，能够有效分离多种类型电器的电能负载。

本发明授权一种适用于非侵入式负荷监测的自适应启发式网格聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于非侵入式负荷监测的自适应启发式网格聚类方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，选取RAE和REDD数据集中低频数据并进行预处理，将选取的数据转化为包含总功率、小时、星期和月份的四维张量，得到总功率测量序列； S2，利用时间窗口对总功率测量序列进行事件检测，生成包含事件幅度和时间参考的四维矩阵，并利用启发式网格聚类算法对事件进行分组，不同的聚类结果代表设备在运行过程中不同的状态；其中，利用启发式网格聚类算法对事件进行分组的实现过程如下： S21，在k维空间中初始化一个包含N个箱的网格结构，将检测到的事件数据填充到网格结构中；将填充有数据的网格空间定义为块，接着计算每个块的密度和中心点，依据密度将块分为主块和普通块，并识别出主块，所述主块具有高密度且其直接相邻块未被选为主块； S22，以中间范围作为相异度指标，将具有相似特征的事件归为同一类；中间范围的计算公式为： 其中，Mid-Range代表中间范围，用于评估事件特征的差异程度，通过比较不同事件块的中间范围值，判断事件间的相似性；u代表网格结构中块Bi的一个事件，Maxu表示在网格结构中块Bi里事件u所包含数据的最大值，Minu表示在网格结构中块Bi里事件u所包含数据的最小值； S23，对块进行合并； 如Dunion+Mid-Range≤Dinit，则将普通块与主块合并，Dunion表示主块和普通块合并后的密度，Dinit表示主块的初始密度； 如Dunion+Mid-Range＞Dinit，普通块被视作新的独立聚类； 对其余块重复上述判断过程，直至没有符合合并条件的块； S3，根据事件分组结果和各设备在运行过程中状态变化，构建状态转移矩阵；依据零环和约束，对周期内的功率幅度转移进行调整，使转移幅度的总和趋近于零；依据设备的能耗周期和状态转移矩阵，重构设备的能耗序列，完成对设备能耗的估算，并推算设备的使用频率； 步骤S1中，对选取数据的预处理如下：从时间序列中提取时间属性，转化为包含总功率、小时、星期和月份的四维张量，通过正弦函数和归一化处理统一数据尺度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：211800 江苏省南京市江北新区华富路1号数智溪谷4号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。