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龙图腾网获悉甲骨文国际公司申请的专利使用集成机器学习技术的非侵入式负荷监测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：CN113574550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202080020623.9，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权使用集成机器学习技术的非侵入式负荷监测是由S·米玛洛格鲁;A·沈;A·刚奈尔;O·本杰明设计研发完成，并于2020-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用集成机器学习技术的非侵入式负荷监测在说明书摘要公布了：实施例使用集成机器学习技术实现非侵入式负荷监测。可以存储被配置为从源位置能源使用情况中分解目标设备能源使用情况的第一经训练的机器学习模型和被配置为从源位置能源使用情况中检测设备能源使用情况的第二经训练的机器学习模型，其中第一经训练的机器学习模型被训练为预测目标设备的能源使用量并且第二经训练的机器学习模型被训练为预测目标设备何时已经使用了能源。可以接收一段时间内的源位置能源使用情况，其中源位置能源使用情况包括目标设备消耗的能源。可以使用第一和第二经训练的机器学习模型，基于接收到的源位置能源使用情况来预测一段时间内的分解的目标设备能源使用量。

本发明授权使用集成机器学习技术的非侵入式负荷监测在权利要求书中公布了：1.一种用于检测和分解与目标设备相关联的能源使用情况的方法，所述方法包括： 存储被配置为从源位置能源使用情况中分解目标设备能源使用情况的第一经训练的机器学习模型，其中第一经训练的机器学习模型被训练为从源位置能源使用情况中预测所述目标设备的能源使用量； 存储被配置为从源位置能源使用情况中检测目标设备能源使用情况的第二经训练的机器学习模型，其中第二经训练的机器学习模型被训练为预测对于源位置能源使用情况的目标设备的分类，其中至少第一分类预测表示在源位置能源使用情况内检测到目标设备能源使用情况，并且第二分类预测表示未在源位置能源使用情况内检测到目标设备能源使用情况； 接收一段时间内的源位置能源使用情况，其中所述源位置能源使用情况包括所述目标设备消耗的能源； 基于接收到的源位置能源使用情况，使用第一经训练的机器学习模型生成目标设备的分解预测，并且使用第二经训练的机器学习模型生成目标设备的检测预测；以及 通过组合所述分解预测和所述检测预测，预测所述一段时间内的分解的目标设备能源使用量，其中分解的目标设备能源使用量用于执行电网需求规划，电网至少部分地基于所述需求规划进行控制。

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甲骨文国际公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚；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”。