专利类型：发明专利
发明人：苏鹭梅，郑锐洁，郑小龙，朱文婷，张宝琼，邓冠森
申请号：CN201811170715.6
申请日：20181009
公开号：CN109387712A
公开日：
20190226
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及基于状态矩阵决策树的非侵入式负荷检测与分解方法，包括以下步骤：S1、对样本数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据归约，得到有效的样本数据；S2、利用频谱分析确定数据样本周期；S3、基于顺序向前特征选择算法与K‑means聚类算法选择负荷特征，再根据样本周期，利用时序特征选择算法，提取辨识度高的负荷特征；S4、基于改进型滑动窗双边CUSUM事件检测算法与决策树的负荷识别与分解，建立自动识别的单一设备工作状态模型，在此基础上，引入状态矩阵决策树，建立负荷时序特征概率模型，从而实现叠加设备工作状态的自动识别。本发明的方法识别效率高，具有很好的实用性。 申请人：厦门理工学院
地址：361000 福建省厦门市集美区后溪镇理工路600号
国籍：CN
代理机构：厦门市精诚新创知识产权代理有限公司
代理人：方惠春
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
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