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多应力下电能计量设备基本误差预估

Qin Yuhong,Tang Qiu, Qiu Wei,Duan Junfeng, Han Min

wf(2022)

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Abstract
针对典型环境应力下电能计量设备基本误差受环境应力影响大,且多电应力间关系难以刻画的问题,提出一种改进粒子群长短时记忆网络(IPSO-LSTM)的电能计量设备基本误差预测方法.首先,对典型环境下多种应力数据进行归一化、数据集分配预处理;针对误差时序数据波动趋势,构建一种挤压LSTM网络结构以分析误差数据的变化趋势特征,以改善多应力数据下的模型非线性拟合能力;利用改进PSO算法对模型超参数进行寻优,减少模型超参数影响,增强模型预测效果.在实验部分,依据某公司的多个电能计量设备,结合新疆地区典型运行试验室测量的环境应力及其误差数据对所提出算法进行验证分析.结果表明,本文的样本预测精度指标RMSE分别达到1.08%和1.19%,MAE分别达到0.88%和0.96%.
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