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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司
摘要：本发明为基于逐级分层提取CVT误差预测方法、系统、设备及介质，通过使用变分模态分解VMD对获取的CVT误差历史序列进行分解获得模态分量；构建逐级分层的特征提取结构，基于模态分量和CVT误差历史序列输出最终特征；构建基于改进LSTM模型的CVT误差预测模型，改进LSTM模型具体为在LSTM模型对候选细胞状态的计算中引入注意力机制，所述CVT误差预测模型以最终特征作为输入，输出CVT误差预测结果，本发明通过上述步骤实现对CVT误差的精准预测，提高电力系统测量精度和可靠性，为电力系统运营者提供数据驱动的决策支持。
主权项：1.基于逐级分层提取的CVT误差预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取CVT误差历史序列，使用变分模态分解VMD对所述CVT误差历史序列进行分解获得个模态分量；构建特征提取结构，所述特征提取结构包括+1个逐级分层的特征提取层，各特征提取层均包括个特有专家网络和第1个共享专家网络，其中：前个特征提取层的特有专家网络、共享专家网络和第+1个特征提取层中的特有专家网络均对应设置有一门控函数；所述特征提取结构基于个模态分量和CVT误差历史序列输出最终特征；构建基于改进LSTM模型的CVT误差预测模型，所述CVT误差预测模型以最终特征作为输入，输出CVT误差预测结果，其中：改进LSTM模型具体为在LSTM模型对候选细胞状态的计算中引入注意力机制；对所述CVT误差预测模型进行训练获得训练完成的CVT误差预测模型；利用训练完成的CVT误差预测模型对待预测CVT进行预测获得预测结果。
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百度查询： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 国网福建省电力有限公司 基于逐级分层提取CVT误差预测方法、系统、设备及介质
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