国网陕西电力申请基于多级特征库与强化学习融合的负荷自适应识别方法专利，提高识别准确率和实时性

<p>金融界2024年12月24日消息，国家知识产权局信息显示，国网陕西省电力有限公司营销服务中心（计量中心）申请一项名为“基于多级特征库与强化学习融合的负荷自适应识别方法”的专利，公开号 CN 119167164 A，申请日期为2024年8月。</p><p>专利摘要显示，本发明公开的基于多级特征库与强化学习融合的负荷自适应识别方法，具体为，采集用户的负荷数据及调节潜力数据，对采集的数据进行预处理得到多维历史数据；对多维历史数据进行特征提取；基于提取的特征构建多级特征库；通过对多级特征库进行训练，初步构建负荷模式识别模型；引入强化学习，对初步构建的负荷模式识别模型通过实时数据进行自适应学习和更新；最终完成对对负荷信号进行识别。本发明利用数据挖掘技术，构建大用户多级特征库，通过初步负荷模式识别模型的训练，引入强化学习算法，结合实时数据进行更新，精确识别负荷模式，提高识别准确率和实时性。</p>