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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利基于特征修复的负荷辨识方法与装置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：CN120822137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511332744.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于特征修复的负荷辨识方法与装置是由刘熙鹏;赵云;陆煜锌;王浩林;蔡梓文;尹承禧;李云峰设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征修复的负荷辨识方法与装置在说明书摘要公布了：本申请涉及负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于特征修复的负荷辨识方法与装置。所述方法包括分别在无有电气噪声干扰的用电场景下，获取多种类型负荷单体运行时的无噪电流数据、电流数据和工频电压数据，以构建得到负荷受扰特征数据集和基底数据，计算电流数据与无噪电流数据间的差值，得到电流噪声，将负荷受扰特征数据集中电流数据的电流噪声进行放大并加入高斯噪声以得到加噪序列；基于加噪序列、加噪步长、条件信息、负荷受扰特征数据集和标签构建训练数据集，利用训练数据集训练条件扩散模型和负荷识别模型，当总损失函数满足设定要求时对模型剪枝后进行微调训练，利用训练后的模型进行实时辨识。采用本方法能够提高负荷辨识精度。

本发明授权基于特征修复的负荷辨识方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征修复的负荷辨识方法，其特征在于，所述方法包括： 在无电气噪声干扰的用电场景下，获取多种类型负荷单体运行时的无噪电流数据；在有电气噪声干扰的用电场景下，随机产生多种类型负荷单体的负荷事件，分析电网线路的功率变化情况以定位负荷事件时刻，并获取对应类型负荷单体的电流数据和工频电压数据，以构建得到负荷受扰特征数据集；获取所述负荷事件时刻前给定时段的总线电流数据作为基底数据； 计算所述负荷受扰特征数据集中电流数据与所述无噪电流数据间的差值，得到电流噪声，将所述负荷受扰特征数据集中电流数据的电流噪声进行放大并加入高斯噪声，以得到加噪序列；基于所述加噪序列、加噪步长、条件信息、所述负荷受扰特征数据集和标签，构建训练数据集，所述条件信息包括所述基底数据和所述工频电压数据，所述标签包括负荷的类型和运行状态； 构建条件扩散模型和负荷识别模型；利用所述训练数据集训练所述条件扩散模型和所述负荷识别模型，将加噪序列、加噪步长和条件信息输入所述条件扩散模型，以输出噪声估计值；利用所述噪声估计值对所述负荷受扰特征数据集去噪，得到目标负荷受扰特征数据集，将所述目标负荷受扰特征数据集输入所述负荷识别模型，以输出负荷的类型和运行状态预测结果；当总损失函数满足设定要求时，对所述条件扩散模型和所述负荷识别模型进行剪枝后，重新进行微调训练，直至训练完成，所述总损失函数由所述条件扩散模型的损失函数和所述负荷识别模型的损失函数构成； 实时获得实际负荷受扰特征数据、实际加噪序列、实际加噪步长和实际条件信息；将实际加噪序列、实际加噪步长和实际条件信息输入训练后的条件扩散模型得到实际噪声估计值，利用实际噪声估计值对实际负荷受扰特征数据去噪得到实际目标负荷受扰特征数据，将所述实际目标负荷受扰特征数据输入训练后的负荷识别模型，得到对应的负荷的类型和运行状态预测结果。

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方电网科学研究院有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市黄埔区科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3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”。

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