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龙图腾网获悉山东晨晖电子科技有限公司申请的专利基于机器学习的电能表失准误差远程校准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：CN121434661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202512014973.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于机器学习的电能表失准误差远程校准方法是由刘国华;于仁荣;崔怀志;薛文忠;苏琪峰;李焱设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的电能表失准误差远程校准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的电能表失准误差远程校准方法，属电变量测量校准技术领域。该方法通过建立历史无采样误差时段下任意两两电表之间的相对关系作为后续失准误差判别基准，然后在监测过程中的当前时段下再次计算两两电表之间实时的当前相对关系，对基准相对关系与当前相对关系进行比较并结合当前电能表的失准会脱离电能表整体相对关系的构思完成对当前电能表失准度的准确量化，再基于量化的失准度结合机器学习完成对当前电能表读数的远程校准。本发明在缺乏参考校准设备的情况下，仅依靠对电网中各电能表自身采集的数据的分析，实现对电能表的远程自动化监测和校准，显著提高了电能表校准实时性与校准效率。

本发明授权基于机器学习的电能表失准误差远程校准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的电能表失准误差远程校准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域内所有电能表在历史无采样误差时段下各自采集的电压数据并构成基准电压序列，以预设滑动窗口在任两个电能表各自的基准电压序列上同步滑动，依次计算各滑动窗口下两基准电压序列的差异度并构成基准差异度序列，根据所述基准差异度序列确定所述任两个电能表之间的基准相关度； 获取所述目标区域内所有电能表在当前时段下各自采集的电压数据并构成当前电压序列，以所述预设滑动窗口在所述任两个电能表各自的当前电压序列上同步滑动，依次计算各滑动窗口下两当前电压序列的差异度并构成当前差异度序列，根据所述当前差异度序列确定所述任两个电能表之间的当前相关度； 以当前电能表与任一其他电能表之间的所述基准相关度以及所述当前相关度确定当前电能表与所述任一其他电能表的相对误差度，以当前电能表与所有其他电能表的相对误差度确定当前电能表的失准度，基于所述失准度完成当前电能表的远程校准； 所述完成当前电能表的远程校准，包括： 将当前电能表与各个所述其他电能表各自对应的所述失准度输入至筛选模型中，然后通过所述筛选模型的训练，筛选出此时存在误差的电能表，然后将存在误差的电能表在所述当前时段的电压数据进行记录标记；接着，建立一个针对当前电能表的电压度数的线性修正模型，其中以及表示修正参数，表示标记的电压数据，表示对应于标记的电压数据的修正后电压数据，然后将所标记的电压数据作为输入，使用神经网络模型不断迭代训练所述线性修正模型并在每次迭代后都输出对应于标记的电压数据的修正后电压数据，当当前电能表基于修正后电压数据所得失准度输入筛选模型而判断当前电能表不存在误差后停止对所述线性修正模型的训练，并保存训练所得的修正参数以及，然后使用训练好的线性修正模型对当前电压表采集到的电压数据进行修正，完成对其的远程校准。

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