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龙图腾网恭喜银河电力集团股份有限公司申请的专利基于机器学习的集中器误差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：CN119691703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510205788.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于机器学习的集中器误差校准方法是由陶保荣;吴海强;刘国良;王涛设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的集中器误差校准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，具体涉及基于机器学习的集中器误差校准方法，通过采集和预处理集中器的相关数据，结合随机森林回归模型对有功电能与无功电能的误差进行校准。首先利用历史数据建立模型，识别电能波动时段，并通过计算负荷功率与电能的关联度，确定不同特征对电能的影响。根据各特征与电能的趋势相关度，调整每棵决策树的权重，获取加权预测值。最终通过计算电能误差并基于修正系数进行动态调整，从而实现实时误差校准。本发明通过随机森林算法，结合特征相关性分析和误差修正模型，实现智能集中器的电能误差自动校准。

本发明授权基于机器学习的集中器误差校准方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的集中器误差校准方法，其特征在于，所述方法包括：获取集中器的多个参数时序，所述多个参数时序包括电能时序与负荷功率时序；同一采集时刻的多个参数构成数据集，将多个数据集输入随机森林回归模型中进行训练得到训练好的回归模型；获取集中器的实时数据集，将实时数据集输入训练好的回归模型中得到电能预测值；所述电能预测值与实时电能的差值构成电能误差，将所述电能误差和设定修正系数的乘积与实时电能的和作为电能修正值；所述随机森林回归模型还包括为每棵决策树分配影响权重，具体为：获取所述电能时序的电能波动区间得到多个波动时段，计算各波动时段内负荷功率时序与电能时序的负荷波动关联度；将小于设定阈值的负荷波动关联度对应的波动时段记为弱相关波动时段，其余波动时段记为强相关波动时段；将所有弱相关波动时段内除负荷功率时序外其余参数时序与电能时序的皮尔逊相关系数均值作为对应参数的趋势相关度；将所有强相关波动时段内负荷功率时序与电能时序的皮尔逊相关系数均值作为负荷功率的趋势相关度；每棵决策树包含的所有参数对应的趋势相关度总和构成对应决策树的影响权重。

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