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使用机器学习和被处理的训练数据的非侵入式负荷监测

摘要

实施例使用新颖的学习方案实现非侵入式负荷监测。可以存储被配置为从家庭能源使用情况中分解设备能源使用情况的经训练的机器学习模型,其中机器学习模型被训练为从家庭能源使用情况来预测目标设备的能源使用情况。可以接收一段时间内的家庭能源使用情况,其中家庭能源使用情况包括目标设备消耗的能源和多个其他设备消耗的能源。可以使用经训练的机器学习模型,基于接收到的家庭能源使用情况来预测一段时间内目标设备的能源使用情况。

著录项

  • 公开/公告号CN113557537A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 甲骨文国际公司;

    申请/专利号CN202080020620.5

  • 申请日2020-09-17

  • 分类号G06N20/00(20190101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);H02J3/00(20060101);

  • 代理机构11038 中国贸促会专利商标事务所有限公司;

  • 代理人刘玉洁

  • 地址 美国加利福尼亚

  • 入库时间 2023-06-19 12:59:17

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