公开(公告)号：CN108899892A

公开(公告)日：2018-11-27

申请号：CN201810587190.X

申请日：2018-06-08

Applicant: 上海电力学院

Inventor： 刘刚 ,  钟韬 ,  白雪 ,  乔丹 ,  杨执钧

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种基于CNN非侵入式用电负荷分解方法，该方法首先采集用电负荷总功率和各个负荷的功率，利用数据扩充技术对所选择的负荷消耗数据进行扩充，以产生充足的数据，用于训练提高负荷数据深度学习网络的泛化性能；其次构建CNN模型，利用预处理后的数据对CNN模型进行训练，自动提取负荷特征，最后利用训练后的CNN模型对待分解的数据进行负荷分解，获取每个负荷的使用及消耗功率信息。与现有技术相比，本发明具有提高分解的稳定性和准确性，有利于提高网络的鲁棒性及泛化性能等优点。

公开(公告)号：CN108830413A

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201810585776.2

申请日：2018-06-08

Applicant: 上海电力学院

Inventor： 刘刚 ,  白雪 ,  乔丹 ,  杨执钧 ,  钟韬

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种建筑能源消耗的可视化预测方法，该方法包括以下步骤：1)获取原始建筑能源消耗数据并进行数据预处理，筛选对能源消耗预测的影响因素；2)结合影响因素，选取优化模型，利用优化模型预测建筑能源的消耗情况；3)基于GIS系统，结合能源消耗数据、预测数据及地理数据构建建筑能耗信息可视化交互界面；4)利用建筑能耗信息可视化交互界面进行建筑能耗分析及节能方案制定。与现有技术相比，本发明具有预测可视化、预测准确、可实现同一能源种类下不同建筑的能耗比较等优点。