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龙图腾网获悉杭州华罡智能科技有限公司申请的专利一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿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：CN120724173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511177150.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法及系统是由饶烜攀;鲍一枫;杨草田设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法及系统，涉及电能计量技术领域，包括：以目标电能表为比对约束，通过检索电能计量误差补偿模型库，匹配误差补偿模型；基于迁移学习算法，依据目标电能表的样本误差数据测试误差补偿模型，输出测试数据集；以输出准确率和输出稳定性为指标评估模型适配度，据此配置权重融合策略；按照权重融合策略集成构建适配误差补偿器，执行电能表的计量误差补偿。本发明解决了传统电能计量补偿方法无法根据目标物的实际应用场景对迁移模型参数进行针对性优化，导致模型适配度不足，造成电能计量误差补偿的精准度和可靠性较低的问题。

本发明授权一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法，其特征在于，方法包括： 以目标电能表的结构属性为比对约束，通过检索电能计量误差补偿模型库，匹配获取若干个多维误差补偿模型； 基于迁移学习算法，依据目标电能表的样本误差数据，分别对所述若干个多维误差补偿模型进行测试，输出若干个模型测试数据集； 以最大化模型输出准确率和输出稳定性为综合评价指标，根据所述若干个模型测试数据集进行模型适配度评估，基于评估结果配置多维权重融合策略； 按照所述多维权重融合策略，利用所述若干个多维误差补偿模型集成构建适配计量误差补偿器，执行目标电能表的计量误差补偿； 其中，以目标电能表的结构属性为比对约束，通过检索电能计量误差补偿模型库，匹配获取若干个多维误差补偿模型，包括： 以目标电能表的结构属性为比对约束，检索电能计量误差补偿模型库，匹配获取多个待选功率因数误差补偿模型、多个待选电网波动误差补偿模型和多个待选环境因素误差补偿模型，其中，所述结构属性至少包括设备类型、测量电路设计和器件老化特征； 分别对所述多个待选功率因数误差补偿模型、多个待选电网波动误差补偿模型和多个待选环境因素误差补偿模型进行模型特征相似比对，选取预设数量的偏离度大的模型作为关联模型，得到若干个关联功率因数误差补偿模型、若干个关联电网波动误差补偿模型和若干个关联环境因素误差补偿模型，作为若干个多维误差补偿模型； 其中，对所述多个待选功率因数误差补偿模型进行模型特征相似比对，输出若干个关联功率因数误差补偿模型，包括： 随机选取第一待选功率因数误差补偿模型，并获取第一训练数据集和第一模型特征，其中，模型特征包括模型结构、训练方式和模型复杂度； 对所述第一训练数据集和其他待选功率因数误差补偿模型的训练数据集分别进行相似比对，输出第一数据相似度均值； 对所述第一模型特征和其他待选功率因数误差补偿模型的模型特征分别进行相似比对，输出第一特征相似度均值，结合所述第一数据相似度均值加权计算得到第一模型相似度； 采用1减去所述第一模型相似度得到第一模型偏离度，依次计算得到所述多个待选功率因数误差补偿模型的多个模型偏离度，并选取预设数量的偏离度大的模型作为关联功率因数误差补偿模型，得到若干个关联功率因数误差补偿模型。

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