國網四川省電力公司營銷服務中心;電子科技大學劉剛獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉國網四川省電力公司營銷服務中心;電子科技大學申請的專利基于機器學習的電流互感器誤差在線監測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119149949B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411284945.0，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于機器學習的電流互感器誤差在線監測方法及裝置是由劉剛;周一飛;張杰夫;徐杰;李怡瑤設計研發完成，并于2024-09-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于機器學習的電流互感器誤差在線監測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的電流互感器誤差在線監測方法及裝置，涉及電力系統監測技術領域。本發明方法基于電流互感器的歷史運行數據，融合Prophet模型的時間序列預測能力與SVR、RFR、Lasso回歸算法的優勢，有效處理季節性波動，捕捉未來趨勢，實現對電流值的預測，彌補了一次側電流數據的缺失，將預測值作為電流互感器在線監測的參考標準值，實現對電流互感器誤差在線監測。實驗證明，本文方法能夠更有效地適應不同的數據特征和變化，提供更精確的預測結果。
本發明授權基于機器學習的電流互感器誤差在線監測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的電流互感器誤差在線監測方法，其特征在于，包括： 獲取電流互感器的電流采集數據和電流實際值；所述電流采集數據是所述電流互感器在當前時間之前的一段歷史運行數據，所述電流實際值是所述電流互感器在當前時間的運行數據； 通過Prophet預測模型處理所述電流采集數據，預測得到電流趨勢分量和電流周期分量； 通過支持向量回歸模型處理所述電流采集數據，預測得到第一殘差分量； 通過隨機森林模型處理所述電流采集數據，預測得到第二殘差分量；所述第一殘差分量和所述第二殘差分量為所述電流采集數據中不符合趨勢和周期模式的部分； 通過lasso回歸模型對所述第一殘差分量和所述第二殘差分量進行加權整合，得到第三殘差分量； 對所述電流趨勢分量、所述電流周期分量和所述第三殘差分量求和，得到當前時間的電流預測值； 根據所述電流實際值和所述電流預測值計算得到所述電流互感器的誤差。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網四川省電力公司營銷服務中心;電子科技大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市武侯區人民南路四段50號1樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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