专利类型：发明专利
发明人：林琳，张杰，王升，史建成，陈诚，马雪丽，柳江，农贵山，张振伟，臧义超
申请号：CN202210168611.1
申请日：20220223
公开号：CN114372979A
公开日：
20220419
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种可迁移的电力指纹深度辨识方法，采集已知类型电器设备的电压、电流，将电压、电流结合双线性插值技术获取电器设备的连续V‑I灰度图像；将连续V‑I灰度图像进行颜编码，获取电流‑功率‑相位的彩V‑I轨迹图像；构建ResNet34神经网络，利用ImageNet数据集对ResNet34神经网络进行预训练，通过替换最后一层全连接层进行模型迁移，将预训练的ResNet34网络结构和参数迁移到新的用户电力指纹辨识模型中，采用彩V‑I轨迹图像对电器设备辨识任务中ResNet34神经网络进行训练；利用得到的ResNet34神经网络对待预测彩V‑I轨迹图像进行电力指纹辨识；提高模型的辨识精度。 申请人：吉林化工学院
地址：132022 吉林省吉林市龙潭区承德街45号
国籍：CN
代理机构：西安弘理专利事务所
代理人：王丹
豫公网安备41160202000603
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