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龙图腾网恭喜冯燕钧;黄莉;卞子悦;荣宇鹏;段潇涵;张晓霞;张子毅申请的专利基于主站特征库技术的用能监测云端协同非侵入辨识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：CN112016587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202010655735.3，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于主站特征库技术的用能监测云端协同非侵入辨识方法是由冯燕钧;黄莉;卞子悦;荣宇鹏;段潇涵;张晓霞;张子毅设计研发完成，并于2020-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主站特征库技术的用能监测云端协同非侵入辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于主站特征库技术的用能监测云端协同非侵入辨识方法，包括以下步骤：步骤一：非侵入终端进行负荷辨识；步骤二：上传该不确定电器的物理特征和时间特征到主站；步骤三：在主站构建常用电器的特征库；步骤四：将非侵入终端上传的物理特征和时间特征与特征库样本进行聚类；步骤五：将聚类完成的未知电器特征与主站已构建的特征库匹配，若匹配成功，则将该未知电器辨识为与主站特征库对应的电器；若未在特征库中匹配到合适的负荷，则转向步骤六；步骤六：经过实地调研和入户采访，确定该未知电器。本发明实现不确定电器的云端协同辨识，不需要进入居民家中就可以更加准确辨识出更多的电器，辨识结果有助于用户了解家庭的能耗情况。

本发明授权基于主站特征库技术的用能监测云端协同非侵入辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主站特征库技术的用能监测云端协同非侵入辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：用非侵入终端采集用户进线端的电压、电流信号，进行负荷辨识；步骤二：若非侵入终端辨识到电器，则直接输出电器，若非侵入终端无法辨识电器，则上传该不确定电器的物理特征和时间特征到主站，物理特征和时间特征的集合称为负荷特征量；所述步骤二中不确定电器的物理特征包括电器启动时有功功率变化形态、有功幅值、无功幅值以及电流谐波幅值变化量，不确定电器的时间特征包括运行时长和运行时刻；步骤三：在主站构建常用电器的特征库；所述步骤三中主站构建的常见电器的特征库，常见电器包括冰箱，洗衣机，空调，热水器，电水壶，电饭煲，微波炉，电磁炉，照明，电视机；特征库包含物理特征与时间特征，物理特征包括电器启动时有功功率变化形态、有功幅值、无功幅值以及电流谐波幅值，时间特征包括运行时长和运行时刻；步骤四：将非侵入终端上传的物理特征和时间特征与特征库样本进行聚类；所述步骤四中聚类的具体为：采用DBSCAN密度聚类算法进行聚类，输入：非侵入终端上传的负荷特征量与特征库样本一同构成的数据集P，半径参数ε，密度阈值MinPts，输出：聚类结果及噪声数据；所述半径参数ε确定过程为：给定数据集P={pi;i=0,1,…n}，对于任意点pi，计算点pi到集合S={p0,p1,p2,…,pi-1,pi+1,…,pn}中所有点之间的距离，距离按照从小到大的顺序排序，设排序后的距离集合为J={j1,j2,…,jk-1,jk,jk+1,…,jn}，则jk被称为k距离；k距离是点pi到所有非pi点之间距离第k近的距离；对待聚类集合中每个点pi都计算k距离，得到所有点的k距离集合E={e1,e2,…,en}，en为第n个点的k距离；对所有点的k距离集合E进行升序排序后得到排序后的k-距离集合E’，拟合一条排序后的E’集合中k距离的变化曲线图，绘出曲线，将急剧发生变化的位置所对应的k距离的值，确定为半径ε的值； 1k的取值为密度阈值MinPts，其中，m是参与主站聚类的样本总数；步骤五：将聚类完成的不确定电器特征与主站已构建的特征库匹配，若匹配成功，则将该不确定电器辨识为与主站特征库对应的电器；若未在特征库中匹配到合适的负荷，则转向步骤六；所述步骤五中匹配过程为：将非侵入终端上传的所有用户至少30天的负荷特征量与主站特征库一起聚类，若该不确定电器80%的样本与主站某电器的特征数据集聚类为同一个簇，那么该不确定电器就可辨识为这个主站电器；若低于80%或者不确定电器的样本单独聚为一个类，则说明这是一个在主站特征库不存在的新电器；步骤六：经过实地调研和入户采访，确定该不确定电器；所述步骤六具体为：根据不确定电器的特征量，通过实验室测试，实地调研和入户采访，利用专家知识最终辨识出该不确定电器。

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冯燕钧;黄莉;卞子悦;荣宇鹏;段潇涵;张晓霞;张子毅，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区东南大学路2号东南大学九龙湖校区；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”。