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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)福建省電力有限公司營銷服務(wù)中心;國網(wǎng)福建省電力有限公司申請的專利一種基于XGBoost模型的電子式電壓互感器誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119884957B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510351973.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)一種基于XGBoost模型的電子式電壓互感器誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)是由黃天富;吳志武;張穎;王春光;黃漢斌;林彤堯;涂彥昭;余鴻暉;曹舒;王文靜;陳子琳;胡曉旭;童承鑫;林雨欣;江心宇;何文智設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于XGBoost模型的電子式電壓互感器誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于XGBoost模型的電子式電壓互感器誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)，屬于電壓電子式電壓互感器誤差預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：采集電子式電壓互感器的電氣特征、產(chǎn)品特征及環(huán)境特征數(shù)據(jù)，并計算電壓在預(yù)設(shè)時間間隔的比差數(shù)據(jù)。將這些特征數(shù)據(jù)和比差數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練XGBoost模型。依次計算各特征在XGBoost模型每棵樹中的特征表現(xiàn)得分，記錄針對每棵樹的前K個得分較大的特征，根據(jù)上述特征構(gòu)建輕量化XGBoost模型。將測試集輸入輕量化后的XGBoost模型，根據(jù)測試集預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整計算特征表現(xiàn)得分時所用到的權(quán)重因子。本發(fā)明通過特征篩選，顯著降低了模型的計算復(fù)雜度，提高了訓(xùn)練和推理效率，同時保持了較高的預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于XGBoost模型的電子式電壓互感器誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于XGBoost模型的電子式電壓互感器誤差預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：采集電子式電壓互感器的電氣特征數(shù)據(jù)、產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)以及環(huán)境特征數(shù)據(jù)，所述電氣特征數(shù)據(jù)包括電流、電壓以及電網(wǎng)頻率；計算電子式電壓互感器的電壓在預(yù)設(shè)時間間隔的比差數(shù)據(jù)；將電氣特征數(shù)據(jù)、產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)、環(huán)境特征數(shù)據(jù)以及比差數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，并使用訓(xùn)練集訓(xùn)練梯度提升決策樹模型XGBoost；通過計算電氣特征數(shù)據(jù)、產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)或環(huán)境特征數(shù)據(jù)在梯度提升決策樹模型XGBoost第T棵決策樹的特征表現(xiàn)得分，并根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)K保留前K個特征表現(xiàn)得分對應(yīng)的電氣特征數(shù)據(jù)、產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)或環(huán)境特征數(shù)據(jù)，對梯度提升決策樹模型XGBoost進行重新訓(xùn)練得到輕量化的梯度提升決策樹模型XGBoost；將測試集輸入輕量化后的梯度提升決策樹模型XGBoost中，根據(jù)測試集預(yù)測結(jié)果調(diào)整特征表現(xiàn)得分的權(quán)重因子；使用輕量化后的梯度提升決策樹模型XGBoost預(yù)測電子式電壓互感器的誤差；其中，梯度提升決策樹模型XGBoost訓(xùn)練步驟為：S1、令訓(xùn)練集中的特征數(shù)據(jù)為X，比差數(shù)據(jù)為；S2、將特征數(shù)據(jù)X與比差數(shù)據(jù)輸入梯度提升決策樹模型XGBoost的第一棵決策樹中，得到第一比差預(yù)測結(jié)果；S3、將特征數(shù)據(jù)X與比差數(shù)據(jù)和第一比差預(yù)測結(jié)果的殘差輸入梯度提升決策樹模型XGBoost的第二棵決策樹中，得到第二比差預(yù)測結(jié)果；S4、將第一比差預(yù)測結(jié)果至第T-1比差預(yù)測結(jié)果累加作為子預(yù)測結(jié)果，將特征數(shù)據(jù)X與比差數(shù)據(jù)和子預(yù)測結(jié)果的殘差輸入梯度提升決策樹模型XGBoost的第T棵決策樹中，得到第T比差預(yù)測結(jié)果，具體表示為： ；其中，表示第T棵決策樹，表示子預(yù)測結(jié)果；S5、若T小于預(yù)設(shè)最大執(zhí)行數(shù)則執(zhí)行步驟S4，否則執(zhí)行步驟S6；S6、將第一比差預(yù)測結(jié)果至第T比差預(yù)測結(jié)果拼接作為最終預(yù)測結(jié)果；梯度提升決策樹模型XGBoost的目標(biāo)函數(shù)表示為： ；其中，表示均方誤差函數(shù)，表示訓(xùn)練集樣本數(shù)量，表示第i個比差數(shù)據(jù)，表示第i個比差預(yù)測結(jié)果，表示目標(biāo)函數(shù)。

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