基于改进CGAN的非侵入式多种电器短期负荷预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明提供一种基于改进CGAN的非侵入式多种电器短期负荷预测方法，通过采集M天N个家庭k种电器负荷用能的历史负荷数据集，并采集影响电器历史负荷的外部条件数据集，预处理后作为训练样本集；输入非侵入式负荷识别模型，得到分类电器真实样本数据集；构建改进CGAN的生成模型组，输出数据为各生成模型生成的第i类电器负荷数据集；构建改进CGAN的判别模型组，输出用于表征判别生成的第i类电器负荷数据C
《基于改进CGAN的非侵入式多种电器短期负荷预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022115612113，当前法律状态为已下证，由南京工程学院提出申请，发明人为陆旦宏;倪敏珏;杨婷;范文尧;李思琦;朱晓;王玉莹，申请日期为2022-12-06，公开（公告）日期为2025-07-18，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/0464 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于改进CGAN的非侵入式多种电器短期负荷预测方法，通过采集M天N个家庭k种电器负荷用能的历史负荷数据集，并采集影响电器历史负荷的外部条件数据集，预处理后作为训练样本集；输入非侵入式负荷识别模型，得到分类电器真实样本数据集；构建改进CGAN的生成模型组，输出数据为各生成模型生成的第i类电器负荷数据集；构建改进CGAN的判别模型组，输出用于表征判别生成的第i类电器负荷数据C
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