甲骨文国际公司S·米玛洛格鲁获国家专利权
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龙图腾网获悉甲骨文国际公司申请的专利使用机器学习的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：CN113614755B 。
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：202080020636.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权使用机器学习的负荷监测是由S·米玛洛格鲁;O·本杰明;A·刚奈尔;A·沈设计研发完成，并于2020-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用机器学习的负荷监测在说明书摘要公布了：实施例使用机器学习实现非侵入式负荷监测。可以存储经训练的卷积神经网络CNN，其中CNN包括多个层，并且CNN被训练为基于包括来自多个源位置的标记的能源使用数据的训练数据从源位置能源使用数据内预测分解的目标设备能源使用数据。可以接收包括一段时间内源位置处的能源使用数据的输入数据。可以使用经训练的CNN，基于输入数据来预测分解的目标设备能源使用情况。
本发明授权使用机器学习的负荷监测在权利要求书中公布了：1.一种用于使用卷积神经网络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： 存储经训练的卷积神经网络CNN，其中所述CNN包括多个层，其中所述层中的一个或多个层包括具有一维内核的卷积层，并且所述CNN被训练为基于包括来自多个源位置的标记的能源使用数据的训练数据从源位置能源使用数据内预测分解的目标设备能源使用数据，其中所述训练数据包括多个家庭的能源使用值，并且所述能源使用值包括由目标设备消耗的能源和由一组其他设备消耗的能源，并且其中所述训练数据被处理以使得：对于其能源使用情况不包括来自所述一组其他设备的子集的标记的能源使用情况的给定家庭，将所述一组其他设备的所述子集的标记的能源使用情况设置为零； 接收包括一段时间内在源位置处的能源使用数据的输入数据；以及 基于所述输入数据，使用所述经训练的CNN预测分解的目标设备能源使用情况，其中，预测分解的目标设备能源使用情况至少包括所述输入数据通过所述经训练的CNN的前馈进展，使得所述输入数据的形状在所述经训练的CNN的第一层和所述经训练的CNN的第二层之间改变，并且所述第一层和所述第二层中的至少一个层包括具有所述一维内核的所述卷积层。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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