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申请/专利权人：国网山西省电力公司营销服务中心

摘要：本发明涉及一种基于改进Elman网络的直流充电桩计量误差评估方法，包括：采集直流充电桩的计量数据，对计量数据进行辛几何模态分解得到各个分解信号；对各个分解信号分别进行插值处理，基于分解信号计算得到电量特征数据；基于神经网络模型对温度数据进行特征提取得到温度特征数据；以Elman神经网络构建并训练误差评估模型；误差评估模型的输入为电量特征数据和温度特征数据组合生成的特征向量，输出为计量误差评估结果；基于训练完成的误差评估模型对待评估充电桩的计量误差进行评估；以纹波电量、温度特征作为输入量构建充电桩计量模块的误差评估模型，解决直流充电桩的计量性能受纹波、温度影响，导致计量过程中出现计量误差的问题。

主权项：1.一种基于改进Elman网络的直流充电桩计量误差评估方法，其特征在于，所述计量误差评估方法包括：步骤1，采集直流充电桩的计量数据，对所述计量数据进行辛几何模态分解得到各个分解信号；所述计量数据包括：直流充电桩输出的电压信号和电流信号，所述分解信号包括：直流电压信号、直流电流信号、电压纹波信号和电流纹波信号；步骤2，对各个所述分解信号分别进行插值处理，基于插值后的所述分解信号计算得到电量特征数据；步骤3，基于神经网络模型对温度数据进行特征提取得到温度特征数据；步骤4，以Elman神经网络构建并训练误差评估模型；所述误差评估模型的输入为所述电量特征数据和所述温度特征数据组合生成的特征向量，输出为计量误差评估结果；步骤5，基于训练完成的所述误差评估模型对待评估充电桩的计量误差进行评估；所述步骤4中以Elman神经网络构建所述误差评估模型的过程包括：在Elman神经网络中引入隐含层；所述误差评估模型的公式包括： ；式中，N表示当前状态所处的时刻，为所述误差评估模型的输出，为隐含层输出；、为承接层输出反馈向量；表示N-1状态时，模型预测的计量误差与实际误差之差；为输出层传递函数；为隐含层激活函数；表示N-1状态时Elman神经网络的输入；为输入层与隐含层的连接权值；为承接层与隐含层的权值；为隐含层与输出层的权值；对所述误差评估模型进行训练时定义所述误差评估模型的损失函数为： ；式中，为权重参数，G为测试样本数，为第g个样本的评估误差，为第g个样本的实际误差；为台区总表的供电量，为第g个充电桩内部直流计量模块的电量，为站内维护设备的固定损耗，为站内线路损耗；对权重的大小进行设置的过程包括：分别以损失函数为、对所述误差评估模型进行训练，以模型误差指标Q及类别指标R为恒定条件： ； ； ；将充电桩计量误差评估结果划分为各个等级类别，表示充电桩误差等级为第i类被识别为第j类的数量；表示充电桩误差等级第i类的真实数量；表示被预测为第j类的充电桩数量；分别为以为损失函数时模型的误差指标Q及类别指标R。

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