金融界2024年11月14日消息，国家知识产权局信息显示，广东电网有限责任公司广州供电局申请一项名为“一种基于Fryze-电流分解和CNN-BiLSTM的非侵入式家电识别方法”的专利，公开号CN118940094A，申请日期为2024年8月。
专利摘要显示，本申请公开了一种基于Fryze‑电流分解和CNN‑BiLSTM的非侵入式家电识别方法，涉及智能电网技术领域，包括：对采集的总的电流和电压波形进行处理，获得待识别的负荷数据；利用基于Fryze功率理论的方法将激活电流i在时域上分解为与电能相关的正交分量；将分解后的信号ia和信号if的维数从采样周期Ts的原维数降至预定义的维数w；根据有功电流i(t)a与非有功分量i(t)f获得距离矩阵；对距离矩阵进行图像转换，并将获得的图像输入至CNN‑BiLSTM神经网络中的卷积神经网络内，获得用电设备的一维特征向量；通过CNN‑BiLSTM神经网络中的双向长短时记忆神经网络对用电设备的一维特征向量进行计算，获得待辨识家电的概率向量。本申请能够解决非侵入式负荷监测领域中电器类别较多时负荷识别准确率低的问题。
本文源自：金融界
