发明专利已授权

基于混合深度学习模型和Bootstrap方法的互感器测量误差区间预测方法

📄 申请号：CN202411905485.9 📄 发布日：2025/11/06

著录项目信息

申请日

2024-12-23

公开号

CN119903340B

公开日

2025-10-17

申请人

三峡大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G01R35_02 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06N20_20 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型深度学习测量误差预测互感器技术深度学习模型

应用场景

智能电网, 电力设备监测, 互感器误差评估, 电能计量, 电力系统运维

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摘要

基于混合深度学习模型和Bootstrap方法的互感器测量误差区间预测方法，包括：采集电压互感器的运行测量误差数据，构建数据集，并进行ICEEMDAN得到的分解信号；利用改进的TCN对中得到的分解信号进行特征提取，并输出提取后的特征信息yTCN；利用BiGRU对中得到的特征信息yTCN进行依赖关系的处理，并输出综合特征yBi；将输出的综合特征yBi输入到多头注意力机制网络，进行特征处理，处理后的数据经过全连接网络，得到最终的输出为yout；根据最终的输出yout计算得到预测误差yFin，基于改进的Bootstrap方法对预测误差yFin进行统计推断，得到给定置信水平下的误差分布区间，生成区间预测结果。该方法能够更精确地提取互感器运行数据中的特征，显著提高了比差预测的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法

当前第 / 件

基于管-路协同运氢的电氢综合能源系统调度方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：179 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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