申请/专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网电力科学研究院有限公司

申请日：2023-07-30

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN117251758A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/10;G06F18/2131;G06N20/20;G06F18/214;G06N3/0464;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明公开了基于多元特征和Bagging集成学习模型的负荷识别方法及系统包括，获取电器负荷信号，并对负荷信号进行特征提取；基于特征提取结果构建电力负荷数据指纹特征库，将电力负荷数据指纹特征库结合Bagging集成学习模型进行分类学习，得到电器负荷识别分类模型；根据电器负荷识别分类模型对电器负荷信号进行识别。本发明构造了基于后端融合的集成学习Bagging算法来进行负荷识别，能够显著提升负荷预测的精度。

主权项：1.基于多元特征和Bagging集成学习模型的负荷识别方法，其特征在于：包括，获取电器负荷信号，并对所述负荷信号进行特征提取；基于所述特征提取结果构建电力负荷数据指纹特征库，将所述电力负荷数据指纹特征库结合Bagging集成学习模型进行分类学习，得到电器负荷识别分类模型；根据所述电器负荷识别分类模型对所述电器负荷信号进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国电南瑞南京控制系统有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网电力科学研究院有限公司 基于多元特征和Bagging集成学习模型的负荷识别方法及系统

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