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龙图腾网获悉广州汉光电气股份有限公司申请的专利一种基于物联网的电能表误差预测方法及系统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：CN120742221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511222742.3，技术领域涉及：G01R35/04；该发明授权一种基于物联网的电能表误差预测方法及系统是由梁仲宇;彭柳源;郭立巍;莫涛;梁继贤;张世权;宋晓峰;关建国;胡心祥;谢晓路;王德顺;齐天阁;赵江龙;张小鑫设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的电能表误差预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术应用领域，特别是涉及一种基于物联网的电能表误差预测方法及系统，该方法依托包括n个节点层的电能表层级网络中的数据关联关系实现，该层级网络的中间节点层与相邻上下级节点层形成关联。通过构建第一、第二、第三电能表误差预测模型，对电能表层级网络中各节点电能表的特征数据进行处理及误差预测，当误差预测值超出对应范围时触发校验操作。此方法借助计算机程序主导的数据处理、机器学习建模、事件触发机制及分布式调度，实现了电能表误差的精准监测与异常响应。

本发明授权一种基于物联网的电能表误差预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的电能表误差预测方法，其特征在于，所述方法通过获取电能表层级网络中的数据关联关系实现，所述电能表层级网络包括n个节点层，n≥3；其中，每个节点对应一个电能表，位于中间节点层的每个节点，与相邻下级节点层的多个节点形成电量数据聚合关联；所述中间节点层的每个节点，与相邻上级节点层的一个节点形成数据归属关联；所述方法包括如下步骤： S100，分别基于第一样本数据集、第二样本数据集和第三样本数据集构建第一电能表误差预测模型、第二电能表误差预测模型和第三电能表误差预测模型；其中，第一样本数据集中的每个样本数据包括第一特征数据和第一目标数据，所述第一特征数据包括第一基础属性特征、第一电量关键特征和第一环境参数特征，第一目标数据为第1个节点层的电能表的实际误差；第二样本数据集中的每个样本数据包括第二特征数据和第二目标数据，所述第二特征数据包括第二基础属性特征、第二电量关键特征和第二环境参数特征，第二目标数据为中间节点层的电能表的实际误差；第三样本数据集中的每个样本数据包括第三特征数据和第三目标数据，所述第三特征数据包括第三基础属性特征、第三电量关键特征和第三环境参数特征，第三目标数据为第n个节点层的电能表的实际误差；第一电能表误差预测模型用于对第1个节点层对应的电能表的误差进行预测，第二电能表误差预测模型用于对中间节点层对应的电能表的误差进行预测，第三电能表误差预测模型用于对第n个节点层对应的电能表的误差进行预测； S200，获取电能表层级网络中的每个节点对应的电能表的特征数据，并将获取的每个节点对应的电能表的特征数据输入至对应的误差预测模型中，得到对应的误差预测值； S300，将每个节点对应的电能表的误差预测值与对应的误差范围进行比较，并在某个节点对应的电能表的误差预测值超出对应的误差范围时，触发对应的校验操作。

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