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龙图腾网恭喜浙江华云信息科技有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网浙江杭州市萧山区供电有限公司;国网浙江诸暨市供电有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112560906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011391968.3，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法是由陈清泰;严华江;叶方彬;麻吕斌;林英鹤;姜驰;王剑;王荣设计研发完成，并于2020-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法，涉及电力负荷监测领域。目前，数学优化和模式识别是负荷识别及分解问题的两大类求解方法，但数学优化的求解效率较低、负荷识别算法精度偏低。为此，本发明提出了一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法，该方法以负荷V‑I曲线轨迹中的图形特征作为识别样本，并为每种负荷定义识别标签，选定适宜的弱识别器，生成增强的强识别器，最终实现负荷识别。使用AdaBoost识别器可以提炼重要的训练数据特征，减小了训练的维度，加快了训练的速度，并提高了训练的精度。该方法的提出能够对负荷特征进行快速高效准确的匹配，具有良好的经济效益和实用价值。

本发明授权一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AdaBoost模型的负荷特征快速匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：1获取数据，数据包括训练数据、标签数据、弱识别器及迭代次数；训练数据为负荷V-I曲线轨迹中的图形特征数据；将训练数据及标签数据输入训练数据集中形成训练数据集，其中训练数据集为：T＝{x1,y1,x2,y2,…,xn,yn}1式中：T为训练数据集；xi为负荷特征；yi为该负荷特征对应的标签，标签指设备的工作状态，当为-1时表示处于停止状态，当为1时，表示正在工作；2初始化弱识别器权重分布；3数据训练，获得弱识别器；4判断识别误差率是否小于或等于设定的阈值，或大于迭代次数；若是，则进入下一步，若否，则返回步骤3；5计算弱识别器在强识别器中的权重；6更新弱识别器权重；7根据弱识别器权重的得到用于识别对应负荷设备工作状态的强识别器；8当需要识别时，将获取的新的识别样本数据输入强识别器中，强识别器对识别样本数据进行识别，并输出对应设备的负荷类型；在步骤1中，负荷V-I曲线轨迹中的图形特征数据的数据采集包括以下步骤：101用电总负荷数据采集；通过录波仪对单电器的电压、电流数据进行采集，并获取绘制的VI轨迹曲线；102数据预处理；数据预处理包括电流、电压标准化；电流电压标准化通过电流、电压信号分别除以其均方根实现；将标准化处理后的电流电压数据，以电压为横坐标轴，电流为纵坐标轴，绘制电流电压V-I轨迹曲线；电流电压标准化计算公式为： 式中：N为采集到的轨迹曲线中的点的总个数，Vrms为VI轨迹曲线中的电压的均方根，Vnormn为电压v＝vn时的标准电压，Irms为VI轨迹曲线中的电流的均方根，inormn为电流i＝in时的标准电流；103V-I特征提取；对采集数据预处理后，利用预处理后的电压电流信号做出V-I轨迹区域并对轨迹区域提取特征值；104获取特征数据集；特征数据集包括：封闭区域、平均曲线的畸变度、自相交点的数量、平均曲线中段的坡度、循环方向；获得VI波形特征数据集为：X＝{Anorm，DMC，Nip，tanθ，K}；在步骤103中，V-I特征提取包括：一封闭区域： 式中：Anorm为V-I轨迹曲线覆盖的面积，VL为曲线中电压的最小值，VR为曲线中电压的最大值，vn为介于电压最小值和最大值中的任意一点电压值，inu为轨迹曲线中电压vn对应的两个电流值中较大的电流值，ind为轨迹曲线中电压vn对应的两个电流值中较小的电流值；二平均曲线的畸变度： 式中：mn为vn处轨迹曲线的电流平均值；将VI轨迹曲线的首尾坐标相连，获得一条直线，其直线方程如式14所示： 式中：IL为VL处轨迹曲线的电流值，IR为VR处轨迹曲线的电流值；DMC＝max|mn-in′|15式中：DMC为平均曲线的畸变度；三自相交点的数量：获取VI轨迹曲线中自交点的数量Nip；304平均曲线中段的坡度：平均曲线中间段近零点的坡度可以表征用电设备的电力-电子特征，用于将，此处用平均曲线近零点切线与V轴之间的角度的正切表示，公式如9所示： 式中：θ为VI轨迹曲线的平均曲线近零点切线与V轴之间的角度，为平均曲线近零点的电流值为靠近零点右侧点的电流值；四循环方向：“循环方向”指VI轨迹的逆时针或顺时间的平均曲率，且顺时针曲率指总电容负载行为，逆时针曲率指总电感负载特性，曲率的计算模型如下： 式中：kn为VI轨迹曲线任意一点的曲率，in、in+1、in+2分别为v＝vn、v＝vn+1、v＝vn+2时对应的电流值。

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