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龍圖騰網恭喜廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司計量中心申請的專利基于增量集成學習模型的CVT誤差狀態預測方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115169704B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210820650.5，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于增量集成學習模型的CVT誤差狀態預測方法和裝置是由張鼎衢;招景明;宋強;李經儒;馮浩洋;楊路;陳峰;潘峰設計研發完成，并于2022-07-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于增量集成學習模型的CVT誤差狀態預測方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于增量集成學習模型的CVT誤差狀態預測方法和裝置，該方法包括步驟：將停電檢定的CVT歷史數據等分為若干個數據塊，根據所述若干個數據塊生成相應數量的基模型，將所述基模型融合成一個基準狀態預測模型；獲取第一CVT實時數據，并檢測所述第一CVT實時數據和CVT歷史數據之間是否出現概念漂移；當出現概念漂移時，獲取所述第一CVT實時數據相對于所述CVT歷史數據的增量數據，并根據所述增量數據生成增量基模型；根據所述增量基模型和基準狀態預測模型生成自適應增量集成學習模型，獲取第二CVT實時數據，根據所述自適應增量集成學習模型對所述第二CVT實時數據進行誤差狀態預測。本發明提高了CVT誤差狀態預測的準確度。

本發明授權基于增量集成學習模型的CVT誤差狀態預測方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于增量集成學習模型的CVT誤差狀態預測方法，其特征在于，包括以下步驟：將停電檢定的CVT歷史數據等分為若干個數據塊，根據所述若干個數據塊生成相應數量的基模型，將所述基模型融合成一個基準狀態預測模型；獲取第一CVT實時數據，并檢測所述第一CVT實時數據和CVT歷史數據之間是否出現概念漂移；當出現概念漂移時，獲取所述第一CVT實時數據相對于所述CVT歷史數據的增量數據，并根據所述增量數據生成增量基模型；根據所述增量基模型和基準狀態預測模型生成自適應增量集成學習模型，獲取第二CVT實時數據，根據所述自適應增量集成學習模型對所述第二CVT實時數據進行誤差狀態預測；所述根據所述若干個數據塊生成相應數量的基模型，將所述基模型融合成一個基準狀態預測模型，包括以下步驟：將k個數據塊對應形成k個第一基模型，再采用交叉驗證法將所述k個第一基模型更新成相應的k個第二基模型；其中，k為大于3的正整數；將所述k個第二基模型融合成一個基準狀態預測模型；將所述增量基模型替換所述k個第二基模型中分類效果最差的基模型后，將所述增量基模型和其余k-1個第二基模型融合得到自適應增量集成學習模型；將所述增量基模型替換所述k個第一基模型中分類效果最差的基模型后，所述CVT誤差狀態預測方法還包括：再采用交叉驗證法將其余k-1個第一基模型和所述增量基模型更新成相應的k個第二基模型；將所述k個第二基模型融合成一個基準狀態預測模型；所述CVT誤差狀態預測方法還包括：采用對抗神經網絡算法對所述增量數據中的少數類樣本進行過采樣處理，根據過采樣處理后的增量數據生成所述增量基模型。

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