短期测量误差预测模型

复杂环境高精度

面向复杂环境条件的智能电表每日测量误差预测模型，可提供稳健的误差预测与健康评估。

段俊峰 · 唐求 · Li, Ning · 秋伟 · 姚文轩

IEEE Transactions on Smart Grid 2025

技术优势

可理解性强

通过加权自动相关性确定（WARD）核自动识别关键特征，同时双约束筛选机制增强了模型的可解释性。

准确性高

相比现有最佳方法展现出更高的预测精度，能够稳健地用于日常健康评估。

适用极端环境

模型在真实世界极端环境条件下进行了验证，适合复杂场景下的智能电表健康管理。

应用场景

• 智能电表健康管理：用预测误差评估电表健康状态，提前发现隐患并安排维护。
• 智能电网设备运维：预测设备误差，优化运维策略，减少计划外停机和检修成本。