公开(公告)号：CN110309984A

公开(公告)日：2019-10-08

申请号：CN201910617088.4

申请日：2019-07-09

Applicant: 上海上塔软件开发有限公司

Inventor： 何光宇 ,  翟少鹏 ,  燕续峰 ,  何果红 ,  李川江

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了家庭能源管理技术领域的一种非侵入式负荷识别与短期用户行为预测方法，步骤包括数据预处理、基于深度学习的序列学习和电器状态辨识与短期用户行为预测，利用给定的历史用电序列进行负荷识别，然后在基于之前的负荷识别模型中的序列学习模块进行短期用户行为预测，短期用户行为预测可以为智能家居系统的电器自动化运行提供参考，采用获取成本更低的低频采集数据，深入分析用户内部负荷成分、获取的负荷信息，完善了用电信息采集系统与智能用电系统。

公开(公告)号：CN110309984B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN201910617088.4

申请日：2019-07-09

Applicant: 上海上塔软件开发有限公司

Inventor： 何光宇 ,  翟少鹏 ,  燕续峰 ,  何果红 ,  李川江

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了家庭能源管理技术领域的一种非侵入式负荷识别与短期用户行为预测方法，步骤包括数据预处理、基于深度学习的序列学习和电器状态辨识与短期用户行为预测，利用给定的历史用电序列进行负荷识别，然后在基于之前的负荷识别模型中的序列学习模块进行短期用户行为预测，短期用户行为预测可以为智能家居系统的电器自动化运行提供参考，采用获取成本更低的低频采集数据，深入分析用户内部负荷成分、获取的负荷信息，完善了用电信息采集系统与智能用电系统。