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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;合肥工业大学申请的专利一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识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：CN119619952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411761638.7，技术领域涉及：G01R35/00；该发明授权一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识方法及系统是由李宾宾;张竹;黄杰;马亚彬;秦少瑞;秦金飞;刘晨设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识方法及系统，方法包括：基于投运后正常运行状态和不同误差劣化形式下直流测量设备所测得的历史数据，建立评估标准量；基于所测得的历史数据，建立直流测量设备计量误差劣化形式的数学模型；基于评估标准量，提取不同误差形式的特征样本集；基于特征样本集，建立直流测量设备误差形式辨识模型并进行训练；当评估标准量检测直流测量设备计量误差状态为异常时，利用建立的直流测量设备计量误差劣化形式的数学模型，对直流测量设备的计量误差，进行在线检测，并应用训练好的直流测量设备误差形式辨识模型，进行在线辨识，本发明可以帮助工作人员及时检测出直流测量设备的异常状态。

本发明授权一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种直流测量设备误差劣化形式的自主辨识方法，其特征在于，包括： S10，基于投运后正常运行状态和不同误差劣化形式下直流测量设备所测得的历史数据，建立评估标准量，包括： S11，基于所测得的历史数据，构建直流测量设备输出信号的数据矩阵； S12，对数据矩阵进行标准化处理，获取标准化矩阵； S13，对标准化矩阵进行降维处理，分离出所采集直流测量设备数据的真实值信息和误差信息； S14，根据误差信息，计算表征误差状态的评估标准量Q，并计算评估标准量Q的限值Qc； 其中，²，式中，²表示为2范数，限值Qc为置信度为c时的统计值； S20，基于所测得的历史数据，建立直流测量设备计量误差劣化形式的数学模型，公式为： ； 式中，表示为直流测量设备二次输出的真实值，表示为直流测量设备的变比，表示为直流测量设备一次侧信号幅值的实际值，和分别表示为随机误差和系统误差；表示为时间； 其中，系统误差包括： 变比误差：；式中，表示为真实值，表示为直流测量设备发生变比误差前后的变比之差； 幅值固定误差：；式中，表示为阶跃函数，表示为固定误差开始时刻，表示为固定误差结束时刻； 漂移误差：；式中，表示为漂移误差开始时刻，表示为常数； S30，基于评估标准量，提取不同误差形式的特征样本集，包括：S31，根据估标准量的时间序列{Qi}，先指定一个嵌入维数s0，求解时间延迟参数，利用延迟坐标重构相空间； S32，基于重构相空间，计算时间序列{Qi}的关联积分Cir； S33，根据关联积分Cir，获取关联维数，对关联维数的对数曲线进行最小二乘法拟合，得到初始关联维数估计值Ds0； S34，增大嵌入维数s0的数值，使得增大后的嵌入维数s1＞s0，当维数的值不断增大，嵌入维数s0所对应的初始关联维数估计值Ds0随之在一定误差范围内逐渐稳定，此时得到关联维数作为时间序列{Qi}的关联维数； S35，将时间序列计算得到关联维数D作为估标准量的时间序列的特征量，各种误差劣化形式下的关联维数组成不同误差形式的特征样本集E； 其中，求解时间延迟参数，通过以下方式： ，i=0，1，…，n； 式中，表示为自相关函数，表示为每个时间点对应的第个采样点的延迟；通过计算得到自相关函数R随着时间延迟参数的变化曲线，取R第一次为0时或下降为初始值的1‑1e时所对应的时间延迟参数为最佳时间延迟参数；其中，e表示为自然常数，表示为第个采样点，表示为Q的均值；将时间序列{Qi}在时间延迟参数下进行坐标延迟，获取重构的相空间； S40，基于特征样本集，建立直流测量设备误差形式辨识模型并进行训练； S50，当评估标准量检测直流测量设备计量误差状态为异常时，利用建立的直流测量设备计量误差劣化形式的数学模型，对直流测量设备的计量误差，进行在线检测，并应用训练好的直流测量设备误差形式辨识模型，进行在线辨识。

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