基于机器学习的集中器误差校准方法

本发明涉及数据处理领域，具体涉及基于机器学习的集中器误差校准方法，通过采集和预处理集中器的相关数据，结合随机森林回归模型对有功电能与无功电能的误差进行校准。首先利用历史数据建立模型，识别电能波动时段，并通过计算负荷功率与电能的关联度，确定不同特征对电能的影响。根据各特征与电能的趋势相关度，调整每棵决策树的权重，获取加权预测值。最终通过计算电能误差并基于修正系数进行动态调整，从而实现实时误差校准。本发明通过随机森林算法，结合特征相关性分析和误差修正模型，实现智能集中器的电能误差自动校准。