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申请/专利权人：苏州纽克斯电源技术股份有限公司

摘要：本申请涉及一种基于多链分解方法的非侵入式负荷监测方法及装置，属于电子技术领域，该方法包括：将总线路中的耗电量数据输入耗电情况监测总模型，得到各个耗电设备的耗电量预测值；耗电情况监测总模型包括多个分解链，不同耗电设备对应的分解链不同；每个分解链包括一个或多个依次相连的子模型；每个子模型用于预测对应的耗电设备的耗电量，且分解链上位于末端的子模型用于预测分解链对应的耗电设备的耗电量，以输出分解链对应的耗电设备的耗电量预测值；可以解决现有的非侵入式负荷监测方式得到的各个耗电设备的耗电量预测值不够准确的问题，将独立模型作为子模型构建总体模型，使得各个子模型产生了联系并提高了分解的整体性能。

主权项：1.一种基于多链分解方法的非侵入式负荷监测方法，其特征在于，所述非侵入式负荷监测方法包括：获取总线路中的耗电量数据；将所述耗电量数据输入耗电情况监测总模型，得到各个耗电设备的耗电量预测值；其中，所述耗电情况监测总模型包括多个分解链，每个分解链对应一个待监控的耗电设备，不同耗电设备对应的分解链不同；对于每个分解链，包括一个或多个依次相连的子模型；每个子模型用于预测对应的耗电设备的耗电量，且所述分解链上位于末端的子模型用于预测所述分解链对应的耗电设备的耗电量，以输出所述分解链对应的耗电设备的耗电量预测值；所述分解链上不同子模型对应的耗电设备不同；使用训练数据集对每个耗电设备对应的子模型分别进行训练，得到多个训练后的子模型；对于每个训练后的子模型，将其它训练后的子模型分别作为所述训练后的子模型的前置节点，得到临时分解链；并对所述临时分解链进行训练，得到训练后的临时分解链；使用测试数据集分别对所述训练后的子模型和所述训练后的临时分解链进行测试；在测试结果指示所述训练后的子模型的性能低于所述训练后的临时分解链的性能时，确定所述前置节点为所述训练后的子模型的关联节点；在测试结果指示所述训练后的子模型的性能高于所述训练后的临时分解链的性能时，确定所述前置节点不是所述训练后的子模型的关联节点；基于各个训练后的子模型和每个训练后的子模型的关联节点，构建图结构；所述图结构中每种训练后的子模型作为图的一个顶点，连接顶点i和顶点j的有向边ej，i的权值wj，i为所述临时分解链相比于所述训练后的子模型的优化程度，权值为负代表性能提升；i表示所述训练后的子模型，j表示所述训练后的子模型的关联节点；在所述图结构中添加特殊顶点，所述特殊顶点有指向其他所有顶点的出边，且权值为0；计算所述特殊顶点到其他所有顶点的不存在环路的最短路径，获得所述耗电情况监测总模型的多链分解模型结构。

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