[发明专利]一种基于ResNet-LSTM模型的电能计量误差分析方法在审

专利信息
申请号: 202310647225.5 申请日: 2023-06-02
公开(公告)号: CN116930609A 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 孙勇强;李根强;崔靳虎;那雨虹;黄大荣;厉建宾;赵光辉;潘阳;闫亚俊;高建莉;刘曼 申请(专利权)人: 国网河北省电力有限公司营销服务中心;北京南瑞捷鸿科技有限公司;国家电网有限公司
主分类号: G01R22/08 分类号: G01R22/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N20/20;G01R22/10;G01R35/04
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 王安琪
地址: 050000 河北省石家庄*** 国省代码: 河北;13
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明公开了一种基于ResNet‑LSTM模型的电能计量误差分析方法,其特征在于,包括采集影响电能计量误差因素的数据,建立数据存储和共享平台;获得影响电能计量的自身误差和附加误差;利用ResNet残差神经网络模型获得第一误差估计序列X1;利用LSTM长短时记忆人工神经网络模型获得电能计量第二误差估计值序列X2;根据第一误差估计序列X1和第二误差估计值序列X2建立样本集S,并利用基于AdaBoost算法的自适应集成学习模型构建最终电能计量误差评估模型。本发明解决了现有技术中对电能计量误差分析存在的获取的误差数据未综合考虑多种因素的影响,导致精度和可靠性低,不能准确反映电能表实际运行性能的问题。
搜索关键词: 一种 基于 resnet lstm 模型 电能 计量 误差 分析 方法
【主权项】:
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