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龙图腾网恭喜国网山西省电力公司营销服务中心申请的专利一种充电桩计量误差预测方法、装置、电子设备、计算机可读介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119862482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510341441.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种充电桩计量误差预测方法、装置、电子设备、计算机可读介质是由王晖南;任宇路;焦广旭;高强;陈力波;杨兆忠;靳王岗;肖春;姚俊峰;毕艳华;弓俊才;刘佳易;杨帅;高飞;黄景立;朱志瑾;张伟;许进设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电桩计量误差预测方法、装置、电子设备、计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种充电桩计量误差预测方法、装置、电子设备、计算机可读介质，其方法包括：获取目标直流充电桩的历史充电数据，并对所述历史充电数据进行预处理；所述历史充电数据包括输出电压、输出电流、电池荷电状态、纹波系数和电能示值误差；基于预处理后的历史充电数据，训练基于变异系数改进的LSTM模型；将实时获取的目标直流充电桩的充电数据，输入到训练完成的所述LSTM模型，得到电能示值误差的预测值。本发明通过充电桩的历史数据，并结合数据波动特征，构建多尺度的预测模型，提高直流充电桩计量误差预测的准确性和适应性。

本发明授权一种充电桩计量误差预测方法、装置、电子设备、计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于变异系数与LSTM的直流充电桩计量误差预测方法，其特征在于，包括： 获取目标直流充电桩的历史充电数据，并对所述历史充电数据进行预处理；所述历史充电数据包括输出电压、输出电流、电池荷电状态、纹波系数和电能示值误差； 基于预处理后的历史充电数据，训练基于变异系数改进的LSTM模型；所述LSTM模型包括：多个LSTM网络，用于从预处理后的历史充电数据提取多个尺度的时序特征；变异系数计算模块，用于根据预处理后的历史充电数据，计算每个LSTM网络的变异系数，并通过所述变异系数对每个LSTM网络的输出门进行动态调整：将输出门的激活值至少分为两个部分；通过变异系数分别确定每个部分的门控权重矩阵；基于每个部分的门控权重矩阵和Logistic激活函数，计算输出门的激活值： ， 其中表示输出门的激活值，和分别表示输入数据为时对应的变异系数所转换的动态门控权重矩阵；表示上一时刻隐藏状态值；和分别为通过和生成第一部分值所对应的权重矩阵和生成第二部分值所对应的权重矩阵；和分别为通过和生成第一部分值所对应的偏置项和生成第二部分值所对应的偏置项；全连接层，用于融合多个尺度的时序特征，并根据融合后的时序特征预测电能示值误差；其中，所述根据预处理后的历史充电数据，计算每个LSTM网络的变异系数包括：从预处理后的历史充电数据提取每个LSTM网络的多个电能示值误差序列；基于多个电能示值误差序列，计算每个LSTM网络的变异系数：计算基于多个电能示值误差序列的均值和标准差；基于所述均值和标准值，计算变异系数； 将实时获取的目标直流充电桩的充电数据，输入到训练完成的所述LSTM模型，得到电能示值误差的预测值。

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