一种强化学习算法的计量误差远程在线检测方法
摘要:
本发明属于变电站计量技术领域,涉及一种强化学习算法的计量误差远程在线检测方法。误差检测与评估过程利用计量功率采集样本与标准电表值进行误差比较,优化标准化误差专家库数值;再利用Q‑Learning函数强化学习算法构建电量不平衡的映射模型,对专家库更新数值指导Q迭代网络的初始值定义,通过实时采集的电量数据变化过程准确预测出下一时刻的电量值,实现电量值预测功能,并与专家库中标准值进行比差计算,获取平均预测误差值,当误差范围超出误差置信区间,则立即发出预警信息。本发明优势在可以远程测试计量系统整体误差,具有强自适应调整能力,符合误差产生的动态特性,评估结论准确,系统易于实现。
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