买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明公开了非侵入式负荷识别装置与系统，装置包括用户接口单元和主机单元，主机单元获取电气负荷动作信号，在负荷投入后接收供电入口处所采集的电参数信号，经预处理后绘制为VI轨迹图，并输入到基于VGGNet‑ViT网络的电气负荷辨识模型，该模型由并行的VGGNet卷积网络层、ViTTransformer编码网络层进行特征提取，并经特征融合后由负荷辨识部对类型进行判别，以VI轨迹图及其对应的电气负荷工况类型建立训练样本集对该网络进行训练，经训练的电气负荷辨识模型用于实时地对电气负荷类型进行识别。本发明结合VGGNet网络对图像局部特征的提取和ViT网络的全局特征提取，将两种维度特征有效融合，使得所建立的辨识模型能有效减小对特征相似电气负荷分类的误判，提高了电气负荷识别的准确率。

主权项：1.非侵入式负荷识别装置，其包括主机单元和用户接口单元，所述主机单元包括输入输出模块、处理器和存储模块，所述用户接口单元中设有操作面板；所述主机单元被配置为：获取电气负荷动作信号，并基于所述动作信号在某一种电气负荷投入与切出之间的时间段内，接收由电气信号传感单元在电气负荷电力供给入口处所采集的电参数信号，数据预处理模块对所述电参数信号进行降噪和归一化处理后，绘制为VI轨迹图，对所述VI轨迹图进行连续化处理后形成连续轨迹图，将所述连续轨迹图保存为一个标注为对应电气负荷工况类型的样本；重复获取不同电气负荷不同工况下的所述工况样本并形成训练集，在类型识别模块中构造基于VGGNet-ViT网络的电气负荷辨识模型，所述辨识模型以所述工况样本、及其对应的电气负荷工况类型分别作为为输入和输出；迭代学习模块利用所述训练集对所述辨识模型进行离线训练，调整所述辨识模型中网络的连接权值，形成经训练的VGGNet-ViT网络模型，在现场环境中，响应于电气负荷的投入事件信号，数据获取模块获取电气负荷投入前后所采集电参数信号的增量信息片段，经数据预处理模块对所述增量信息片段进行降噪滤波和归一化处理，并提取出其所对应的VI连续轨迹图，对所述VI轨迹图输入到所述经训练的VGGNet-ViT网络模型，将所述经训练的VGGNet-ViT网络模型识别出的负荷类型输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国计量大学 非侵入式负荷识别装置与系统