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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于Prophet、自注意力机制和时间序列卷积网络的电子式电压互感器误差预测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：CN115438576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210994750.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Prophet、自注意力机制和时间序列卷积网络的电子式电压互感器误差预测方法是由李振华;钟悦;黄悦华;张涛;张磊;李振兴;邱立;邾玢鑫;杨楠;张文婷设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Prophet、自注意力机制和时间序列卷积网络的电子式电压互感器误差预测方法在说明书摘要公布了：基于Prophet、自注意力机制和时间序列卷积网络组合模型的电子式电压互感器误差预测方法，采集电子式电压互感器的比差数据，进行标准化处理；将标准化处理后的数据输入到Prophet模型进行分解，并对各趋势分量进行拟合，输出预测结果；将训练集数据输入到时间序列卷积网络模型进行特征提取和预测，并将时间序列卷积网络模型输出的结果与Prophet模型分解得到的周期项进行加权组合并输出；将输出的预测值输入到自注意力机制层，进行特征提取；自注意力机制层输出的预测值，继续传递到全连接层进行数据降维处理，输出电子式电压互感器比差的预测数据。该方法能够较好地预测电子式电压互感器未来的误差变化趋势，为电力系统进行设备校验提供有力依据。

本发明授权基于Prophet、自注意力机制和时间序列卷积网络的电子式电压互感器误差预测方法在权利要求书中公布了：1.基于Prophet、自注意力机制和时间序列卷积网络的电子式电压互感器误差预测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：采集电子式电压互感器的比差数据，进行标准化处理，以消除非标准数据； 步骤二：将步骤一标准化处理后的数据输入到Prophet模型进行分解，并对各趋势分量进行拟合，输出预测结果； 步骤三：将训练集数据输入到时间序列卷积网络模型，进行特征提取和预测； 步骤四：将时间序列卷积网络模型输出的结果与Prophet模型分解得到的周期项进行加和，并将预测值输出； 步骤五：将步骤四输出的预测值输入到自注意力机制层，进行特征提取； 步骤六：自注意力机制层输出的预测值，继续传递到全连接层进行数据降维处理，输出电子式电压互感器比差的预测数据； 所述步骤四中，将时间序列卷积网络模型输出的结果与Prophet模型分解得到的周期项进行加权并输出，公式如下： 3； 式3中，代表两种模型加权组合后得到的互感器比差预测值；和分别代表Prophet模型和时间序列卷积网络模型的权重系数；和分别代表Prophet模型和时间序列卷积网络模型得到的互感器比差预测值； 采用标准差衡量的方法对模型权重系数进行确定，时间序列卷积网络模型和Prophet模型权重的计算方法如式4-式5所示： 4； 5； 式5中，表示样本标准差与Prophet模型预测结果标准差的差值，表示样本标准差与时间序列卷积网络模型预测结果标准差的差值，即： 6； 式6中，代表样本的标准差，代表时间序列卷积网络模型预测结果的标准差； 7； 式7中，为Prophet模型预测结果的标准差。

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