摘要
本发明公开了一种电能计量装置的误差预测方法,通过自适应分解误差序列并应用物理约束融合预测分量,结合弹性模型更新机制,解决了传统方法中非平稳性处理不充分及环境适应性差的问题,具有提升误差预测精度和增强模型环境适应性的优点。采用谱残差变换与自适应小波阈值分解协同工作,有效克服传统方法对噪声敏感和趋势项提取偏差的缺陷,谱残差变换增强瞬态特征的检测能力,避免主成分分析在强干扰下的失真问题;自适应小波阈值算法动态优化分解粒度,精准分离趋势项、周期项与随机项分量。
技术关键词
误差预测方法
电能计量装置
瞬态特征
小波阈值
非暂时性机器可读存储介质
模型更新
能量守恒
数据分布
时间卷积网络
长短期记忆网络
序列
误差分量
误差状态
周期
设备老化
因子
算法
注意力机制
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判断方法
通信管理单元
嵌入式传感器
变压器
高斯混合模型
多域特征
识别方法
雷达辐射源信号
包络
CCA算法
电力负荷预测方法
互补集合经验模态分解
小波阈值降噪
深度强化学习
噪声滤波