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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于强化学习的电表误差求解方法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：CN115859001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211694529.9，技术领域涉及：G06F17/12；该发明授权一种基于强化学习的电表误差求解方法是由刘清蝉;付志红;林聪;李波;杨超设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的电表误差求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的电表误差求解方法，包括步骤一：构造能量守恒方程矩阵数据，进行电能表电量数据预处理；步骤二：基于能量守恒定律，进行电能表误差率数值初始化求解；步骤三：采用强化学习模型，基于强化学习qlearning算法，对数据中的状态，动作，优化目标进行求解迭代；步骤四：设置迭代停止条件，对比输出模型最终结果。本发明首先获取电能表电量数据，然后基于能量守恒定律，对数据进行电量矩阵及误差率数值构造；采用强化学习qlearning误差率迭代求解算法计算电表误差，通过该方法能够精准估计智能电表误差。

本发明授权一种基于强化学习的电表误差求解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电表误差求解方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：构造能量守恒方程矩阵数据，进行电能表电量数据预处理； 步骤二：基于能量守恒定律，进行电能表误差率数值初始化求解； 步骤三：采用强化学习模型，基于强化学习qlearning算法，对数据中的状态，动作，优化目标进行求解迭代； 步骤四：设置迭代停止条件，对比输出模型最终结果； 在步骤一中，构造能量守恒方程； 设电能表误差为e，代入单日电量数据得到方程如下： 日电量a1i 供入计量设备a1*1-ea1+日电量a2i 供入计量设备a2*1-ea2+… ＝日电量b1i 供出计量设备b1*1-eb1+日电量b2i 供出计量设备b2 *1-eb2+…+固定损耗Q1 其中，i代表代入第i日数据，a1、a2分别为第一、第二个供入电能表，ea1、ea2分别为第一、第二个供入电能表误差率，b1、b2分别为第一、第二个供出电能表，eb1、eb2分别为第一、第二个供出电能表误差率，Q为固定损耗； 在步骤一中，进行数据预处理，即数据分组； 将线路中近一年日电量数据，按照日期相近顺序进行分组，分组规则如下： 在步骤二中，进行电能表误差率数值初始化求解包括： 分组后取一组数据代入能量守恒方程中，得到多个包含误差系数的日电量方程如下: 上述方程组3中只有电能表误差率e、固定损耗Q为未知变量，a1、a2……、b1、b2……均为已知变量，代入求解上述方程组，得计量设备的电能表误差率e和固定损耗Q； 在步骤三中，进行计量设备的电能表误差率e迭代优化，即采用强化学习方法，进行模型优化； 步骤A：定义评价指标； 由电能表a1，a2…b1，b2求解所得误差率数值和固定损耗Q，依据日电量数据分组规则，电表a1对应的多条误差率； ea1D1，ea1D2分别为第一供入电能表的第一组日电量、第二组日电量的误差率，D1，D2分别代表第一组时日段，第二组时日段； 以这个电能表误差率数值计算变异系数，计算公式如下： 其中，SD为标准差，MEAN为平均值，CV为变异系数； 由于公式2数据根据日期T分为了4组，所以公式3计算得到的电表误差率也会有四组且每一组中的电能表ID是相同的；将每个电表的四组误差率数据分别计算标准差和平均值，再基于公式4计算得电能表误差率变异系数；变异系数在0到1，1到2，2到3，3以上时，分别对应得分3，1，0，-3；依据该规则，计算得到多个电表的得分总和，得到该次求解过程的评分值S0； 步骤B：定义优化操作； b1选取变异系数最小且变异系数不为0的电能表误差率，由于在公式3中每个电能表均会得到4组误差率，在该操作步骤中筛选出来的电能表同样存在四组误差率，对其计算均值，公式如下： 将求解得到的均值作为常量，代入方程组3中，重新求解计量设备的电能表误差率： b2选取固定损耗Q，将均值作为常量，代入方程组3中，重新求解计量设备的电能表误差率； b3选取变异系数最小且变异系数不为零的电能表误差率，假设电能表误差率为0值，代入方程组3中，重新求解计量设备的电能表误差率； 步骤C：定义状态； 定义一个k*m列的列表；m为数据中最大电能表数量+1；k为1～5，k分别代表变异系数，误差率均值，误差率方差，误差率标准差，误差率，作为强化学习模型选择优化操作前的状态值，即模型输入指标； 步骤D：迭代优化； 求解得第一次误差率后，模型依据当前状态初始化贝尔曼方程，从而按照贝尔曼方程动态选择选取步骤B中的优化操作，对误差率进行重新求解，重新计算该次求解过程评分值S，累加各次S值为总求解过程中分值。

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