公开(公告)号：CN118114130A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410120958.8

申请日：2024-01-29

Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心 ,  湖南大学

Inventor： 李宁 ,  张伟 ,  张笑海 ,  王永超 ,  杨永建 ,  苏亚州 ,  童轩 ,  马俊 ,  郭志明 ,  康磊 ,  马力 ,  闫森 ,  戴诗迪 ,  唐求 ,  滕召胜

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种数据缺失条件下智能电能表基本误差预估方法与系统，本发明包括采集智能电能表原始的日数据，进行数据清洗及归一化后采用三角函数插值方法FFI对日数据进行拟合完成缺失值填补，根据完成缺失值填补后的日数据计算月平均基本误差；将时间和环境应力数据作为输入、月平均基本误差作为输出划分数据集，构建最小二乘支持向量机LSSVM；采用改进麻雀搜索算法ISSA为最小二乘支持向量机LSSVM优化参数；采用数据集训练最小二乘支持向量机LSSVM。本发明旨在针对数据缺失条件下的智能电能表实现智能电能表基本误差预估，以实现更高的预测精度和运行效率。

公开(公告)号：CN118114108A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410120955.4

申请日：2024-01-29

Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心 ,  湖南大学

Inventor： 李宁 ,  张伟 ,  李广山 ,  陈敏 ,  王保盛 ,  谢珍 ,  马力 ,  马俊 ,  童轩 ,  郭志明 ,  康磊 ,  闫森 ,  戴诗迪 ,  唐求 ,  滕召胜

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种高干热环境下智能电能表退化趋势预测方法与系统，本发明方法包括获取待测智能电能表在高干热环境下的运行状态数据集；计算各环境应力数据与智能电能表基本误差数据的相关性，并根据相关性筛选运行状态数据集中的环境应力数据，得到优化后的运行状态数据集；基于优化后的运行状态数据集训练基于Swish激活函数构建改进时间卷积网络模型STCN，使其建立环境应力数据、智能电能表基本误差数据之间的映射关系以用于根据输入的环境应力数据获得对应的智能电能表基本误差数据。本发明旨在实现高干热环境下智能电能表退化趋势的精确预测，提高智能电能表的精确度。