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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了基于多组模拟决策网络的非侵入式电力负荷识别方法，包括以下步骤：（1）获取电力负荷时间序列数据并进行预处理；（2）构建基于MGSDN的非侵入电力负荷识别网络，包括：图像特征模拟网络SNN模块和图像决策网络DmNN模块；其中，SNN模块用于生成模拟图像；DmNN用于接收真实和模拟图像，通过多层卷积操作输出预测结果；两个网络通过对抗性训练交替更新参数；（3）输出最终预测图像；本发明提升了准确性，特别是在检测频繁开关的电器时，准确率显著提高，更多的训练迭代次数进一步增强了模型的识别效果；在处理复杂环境和多种电器同时运行的情况下，依然表现出良好的鲁棒性和可靠性，具有较高的实用价值。
主权项：1.一种基于多组模拟决策网络的非侵入式电力负荷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取电力负荷时间序列数据并进行预处理；（2）构建基于MGSDN的非侵入电力负荷识别网络，包括：图像特征模拟网络SNN模块和图像决策网络DmNN模块；其中，SNN模块用于生成电力数据特征模拟图像；DmNN用于接收真实和模拟图像，通过多层卷积操作输出预测结果；两个网络通过对抗性训练交替更新参数；（3）输出最终预测图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于多组模拟决策网络的非侵入式电力负荷识别方法
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