[发明专利]关口电能表的现场电能计量误差预测方法、系统及介质

权利要求书

1.一种关口电能表的现场电能计量误差预测方法，其特征在于，包括：

S101，针对多台关口电能表对应的测量误差数据集D_P分别计算其中数据点的估计密度；

S102，基于估计密度计算用于表征数据点及其k个最近邻数据点密度差异的异常值因子；

S103，采用箱线图方法确定异常值因子的异常阈值，并根据异常阈值确定并删除测量误差数据集D_P中异常的数据点，得到过滤后的测量误差数据集S′_P；

S104，针对过滤后的测量误差数据集S′_P采用核支持向量回归模型进行误差预测，得到关口电能表的误差结果。

2.根据权利要求1所述的关口电能表的现场电能计量误差预测方法，其特征在于，步骤S101中计算其中数据点的估计密度的函数表达式为：

上式中，ρ(p)为数据点p的估计密度，|N_k(p)|为数据点p的k个最近邻数据点N_k(p)的大小，q_j为数据点p的k个最近邻数据点N_k(p)中的第j个数据点，μ为多元高斯核的维度，w为多元高斯核的宽度，d(q_j,p)为数据点q_j和数据点p之间的平方欧几里得距离。

3.根据权利要求2所述的关口电能表的现场电能计量误差预测方法，其特征在于，步骤S102中异常值因子的计算函数表达式为：

上式中，KDOF(p)为数据点p及其k个最近邻的密度差异的异常值因子，数据点p及其k个最近邻均为测量误差数据集D_P中的数据点，q_j为数据点p的k个最近邻数据点N_k(p)中的第j个数据点，DF(q_j)为数据点q_j的密度波动，DF(p)为数据点p的密度波动，|N_k(p)|为数据点p的k个最近邻数据点N_k(p)的大小，且任意数据点p的密度波动的计算函数表达式为：

上式中，ρ(p)为数据点p的估计密度，ρ(q_j)为数据点q_j的估计密度。

4.根据权利要求3所述的关口电能表的现场电能计量误差预测方法，其特征在于，步骤S103中采用箱线图方法确定异常值因子的异常阈值的函数表达式为：

上式中，T_h为异常值因子的异常阈值，α为影响因子，IQR为四分位距，Q₁为异常值分数的下四分位数；且异常的数据点的异常值因子大于异常阈值T_h。

5.根据权利要求1所述的关口电能表的现场电能计量误差预测方法，其特征在于，步骤S101中测量误差数据集D_P的函数表达式为：

D_P＝{(t,N_a,b,c,ε_a,b,c)},

上式中，t为关口电能表的测量误差的统计时间，N_a,b,c为第b个关口电能表第c个月的第a个测量得到的在温度和湿度共同作用下的应力，ε_a,b,c为第b个关口电能表第c个月的第a个测量得到的误差；步骤S103得到过滤后的测量误差数据集S′_P的函数表达式为：

S′_P＝{(t,N_a,b,c,ε′_a,b,c)},

上式中，ε′_a,b,c为过滤后的第b个关口电能表第c个月的第a个测量得到的误差，其中a＝1,2,3…,n，c＝1,2,3,…,12，n为测量次数。