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龙图腾网获悉国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司;东北电力大学;国家电网有限公司申请的专利一种基于谐波相似度算法的非侵入式电器识别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：CN111025011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：201911375426.4，技术领域涉及：G01R21/00；该发明授权一种基于谐波相似度算法的非侵入式电器识别方法是由曹春诚;罗永利;段炼;王杰;刘弋铭;马超群;王超;王鹏浩;朱家炜;嵇泽林;蹇杭利;高铭;李江设计研发完成，并于2019-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于谐波相似度算法的非侵入式电器识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于谐波相似度算法的非侵入式电器识别方法。该方法包括步骤1：首先对待识别的电器进行学习过程，在学习过程中，测量每个样本电器在标况下的基波有功、无功功率与各次谐波的有功与无功功率；步骤2：对用电器识别算法的运算次数N进行初始化使N＝0，并开始第N＝N+1次运算；步骤3：采集总线上未知电器的电压与电流时域数据；步骤4：将采集到的电压与电流的时域数据通过快速傅里叶变换FFT转换为频域数据；步骤5：根据频域数据中不同次数的电流与电压谐波，计算得到当前用电状态下总的基波、各次谐波的有功功率与无功功率。本发明提供的基于谐波相似度的非侵入式电器识别方法，相对于现有的技术方法其应用场合更广泛。

本发明授权一种基于谐波相似度算法的非侵入式电器识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于谐波相似度算法的非侵入式电器识别方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1：选取样本电器，首先对待识别的电器进行学习过程，在学习过程中，测量每个样本电器在标况下的基波有功功率、基波无功功率与各次谐波的有功功率与无功功率； 步骤2：对用电器识别算法运算次数N进行初始化使N＝0，并开始第N＝N+1次运算； 步骤3：采集总线上未知电器的电压与电流时域数据； 步骤4：将采集到的电压与电流的时域数据通过快速傅里叶变换FFT转换为频域数据； 步骤5：根据频域数据中不同次数的电流与电压谐波，计算得到当前用电状态下总的基波、各次谐波的有功功率与无功功率； 步骤6：通过构建好的相似度函数对识别结果给出识别相似度数据； 步骤7：判断该结果相似度是否大于或等于0.9，若满足，则输出识别结果以及相似度；若不满足，则判断算法运算次数N是否大于10次，若满足，则输出目前最优的识别结果以及相似度；若不满足，则返回步骤2再次进行运算； 所述步骤6：通过构建好的相似度函数对识别结果给出识别相似度数据，具体包括： 构建相似度函数； 将学习过程中学习到的基波与各次谐波的功率值与测量过程中未知电器的基波与各次谐波的功率值代入到相似度函数中； 对相似度函数进行求解可以得到目前监测目标的用电情况； 所述构建相似度函数，具体包括： 建立状态矩阵A； 根据状态矩阵A与在学习过程中学习到的各个样本电器的谐波功率、测量过程中得到的实际情况中总线上第2k-1k＝1,2,3...次谐波的功率计算得到2n种组合的有功功率偏差向量ΔP2k-1、无功功率偏差向量ΔQ2k-1 根据有功功率偏差向量ΔP2k-1、无功功率偏差向量ΔQ2k-1分别计算每种方案与实际情况的有功功率的相对偏差向量ΔP2k-1rel、无功功率的相对偏差向量ΔQ2k-1rel 根据有功功率的相对偏差向量ΔP2k-1rel、无功功率的相对偏差向量ΔQ2k-1rel计算相似度向量S。

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