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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种非侵入式负荷分解方法及系统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：CN110445126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：201910554344.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种非侵入式负荷分解方法及系统是由王珂;夏闵;姚建国;杨胜春;耿建;李亚平;钱甜甜;朱克东;汤必强;刘建涛;郭晓蕊;周竞;毛文博;王刚设计研发完成，并于2019-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非侵入式负荷分解方法及系统在说明书摘要公布了：一种非侵入式负荷分解方法及系统，本方案中获取目标用户一段时间内的负荷总功率序列；基于用户的负荷总功率序列以及设定的负荷种类，按照预先训练的总功率序列与各负荷种类的功率特征序列关系，将负荷总功率进行分解得到时间段内各负荷种类的功率特征序列；其中，负荷种类由用户对家电的使用情况确定；训练过程包括：基于恒等映射并按时序进行感受野放大。通过预先训练的总功率序列与各负荷种类的功率特征序列关系，对非侵入式负荷进行分解，提高了负荷分解结果的正确率和准确率；训练过程中通过恒等映射按时序将负荷总功率进行感受野方法，解决了在负荷分解过程中梯度消失的问题，又增大了感受野，使得负荷分解结果更具有真实性。

本发明授权一种非侵入式负荷分解方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非侵入式负荷分解方法，其特征在于，包括： 获取目标用户一段时间内的负荷总功率序列； 基于所述用户的负荷总功率序列以及设定的负荷种类，按照预先训练的总功率序列与各负荷种类的功率特征序列关系，将所述负荷总功率进行分解得到所述时间段内各负荷种类的功率特征序列； 其中，所述负荷种类由用户对家电的使用情况确定； 训练过程包括：基于恒等映射并按时序进行感受野放大； 所述总功率序列与各负荷种类的功率特征序列关系的训练，包括： 获取历史多用户负荷总功率序列； 获取基于所述用户使用的电器种类以及与所述负荷总功率序列匹配的各负荷使用序列； 对所述负荷总功率序列和各负荷使用序列进行处理，得到训练样本数据和测试样本数据； 基于NILM网络，将所述训练样本数据进行训练得到负荷种类的功率特征序列关系； 所述基于NILM网络，将所述训练样本数据进行训练得到负荷种类的功率特征序列关系，包括： 步骤1：通过NILM网络，将负荷总功率序列依次进行恒等映射，得到感受野放大后的负荷总功率序列； 步骤2：将感受野放大后的负荷总功率序列分解到对应的各负荷种类的功率特征序列； 步骤3：重复所述步骤1和步骤2，直至训练样本数据中所有的负荷总功率都恒等映射到各自对应的各负荷种类的功率特征序列上，得到负荷种类的功率特征序列关系； 所述通过NILM网络，将负荷总功率序列依次进行恒等映射，得到感受野放大后的负荷总功率序列，包括： 将所述负荷总功率序列通过所述NILM网络中的残差块进行恒等映射； 基于所述恒等映射，将所述负荷总功率序列通过残差块中的卷积核和扩张率进行感受野放大； 所述感受野通过下式进行放大： R＝k+k-1×r-1 其中，R为源序列的感受野尺寸，k为一维卷积核的尺寸，r是扩张率。

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