基于状态空间高斯过程的电表月度自适应误差预测方法与流程

本发明涉及智能电能表状态评估与误差预测，具体为基于状态空间高斯过程的电表月度自适应误差预测方法。

背景技术：

1、智能电能表作为高级计量架构中的关键感知终端，长期承担电能计量、双向信息交互、动态电价执行、分布式能源接入管理及需求侧数据采集等功能。相较于传统感应式机械电能表，智能电能表集成了微处理器、存储器、通信模块及高精度采样电路，对温度、湿度、运行时间等外部环境应力更为敏感。在长期服役过程中，其内部材料和半导体结构可能出现电迁移、氧化、绝缘劣化等不可逆退化，最终表现为基本误差的非线性漂移，影响计量准确性。

2、现行检定方式通常按照固定周期对智能电能表进行拆回或轮换，虽便于实施，但难以兼顾资产利用效率与计量风险控制。一方面，状态良好的电能表可能被提前退出运行；另一方面，服役期内已发生显著误差漂移的电能表可能在检定间隔内缺乏及时预警。因此，亟需建立一种融合环境应力信息、能够预测智能电能表基本误差演化趋势的方法，为状态评价、差异化检定及运维决策提供支撑。

3、现有数据驱动方法多侧重于点预测精度，难以有效给出具有统计意义的预测区间。当电能表误差接近临界阈值时，单一预测值无法支撑可靠的风险判断。同时，传统高斯过程虽能输出预测方差，但全量核矩阵求解的计算代价较高，且固定的同方差区间难以适应不同日历月份下误差波动程度的差异。针对上述问题，本发明提出一种基于状态空间高斯过程与月度自适应区间的智能电能表基本误差预测方法，通过状态空间建模、卡尔曼滤波、三层漂移校正及逐月方差收缩，实现点预测与区间预测的联合输出。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了基于状态空间高斯过程的电表月度自适应误差预测方法。

2、本发明的技术方案如下：

3、本发明提出基于状态空间高斯过程的电表月度自适应误差预测方法，具体步骤包括：

4、s1：采集智能电能表历史运行数据及同步环境应力数据并进行预处理，选取核心变量构建训练序列；

5、s2：构建包含观测方程和六维隐状态向量的状态空间高斯过程模型，所述观测方程包括趋势分量、季节分量与环境应力变量；

6、s3：利用卡尔曼滤波对训练序列进行前向递推，逐步计算预测残差和边际对数似然，再采用l-bfgs-b多重启最大似然估计法求解状态空间高斯过程模型的超参数，完成模型训练；

7、s4：利用训练完成的状态空间高斯过程模型，通过卡尔曼前向传播得到未来基本误差的基线点预测值及预测协方差；在基线点预测值上叠加相位漂移修正项、月度残差ewma偏置修正项和同月线性锚点修正项，合成最终点预测值；

8、s5：采用前向链式滚动策略构造样本外残差序列，按日历月对残差进行聚合，通过经验贝叶斯收缩估计得到逐月标准差，以最终点预测值为中心，结合所属月份的逐月标准差生成月度自适应预测区间，输出预测结果用于智能电能表状态评估与运维决策。

9、作为优选实施方式，所述历史运行数据至少包括智能电能表基本误差，所述同步环境应力数据至少包括温度和湿度。

10、作为优选实施方式，所述核心变量的选取过程为：

11、基于历史运行数据及同步环境应力数据，绘制观察各环境变量与基本误差之间关联程度的环境应力相关性热力图，结合高湿热环境下电能表材料老化机理，选择运行时间、温度和湿度作为核心变量。

12、作为优选实施方式，所述采集智能电能表历史运行数据及同步环境应力数据并进行预处理中的预处理步骤包括：

13、对采集的历史运行数据及同步环境应力数据进行缺失值处理、异常值剔除、按月采样及标准化处理。

14、作为优选实施方式，所述六维隐状态向量包括趋势水平、趋势变化率、一阶谐波余弦状态、一阶谐波正弦状态、二阶谐波余弦状态及二阶谐波正弦状态。

15、作为优选实施方式，所述趋势分量将matérn 3/2核函数作为核函数，所述季节分量采用傅里叶谐波递推结构构建，所述环境应力变量根据同步环境应力数据获取。

16、作为优选实施方式，所述月度残差ewma偏置修正项的计算方式具体为：

17、提取训练阶段同一日历月的样本外预测残差，按时间远近赋予指数衰减权重进行计算：

18、

19、式中，为月度残差ewma偏置修正项，为第i个残差样本，为该月份的样本总数，为衰减因子，为指数衰减权重。

20、作为优选实施方式，所述通过经验贝叶斯收缩估计得到逐月标准差步骤具体为：

21、按日历月计算月度残差平方均值和全局残差平方均值；

22、再利用收缩公式将月度局部残差平方均值向全局残差平方均值进行经验贝叶斯收缩，得到稳健的逐月方差估计，并进一步计算逐月标准差；

23、当月份样本不足时，则采用全局标准差作为逐月标准差。

24、作为优选实施方式，所述前向链式滚动策略具体为：

25、在训练序列中，按照时间顺序依次选取样本，对每一时刻仅使用该时刻之前的历史样本训练模型并进行一步预测，计算得到一步预测残差，从而形成样本外残差序列。

26、作为优选实施方式，所述月度自适应预测区间的生成规则为：

27、若预测点所属月份存在有效的逐月标准差，则按照下述范围生成月度自适应预测区间：

28、

29、式中，代表在第k个月，智能电能表基本误差有95%的概率落在该区间内；k代表月份；代表k月份的最终点预测值；代表预测点所属月份的逐月标准差；

30、若预测点所属月份缺少可用的逐月标准差，则采用全局标准差生成月度自适应预测区间。

31、本发明具有如下有益效果：

32、1、本发明不直接采用传统高斯过程的稠密核矩阵建模方式，而是将高斯过程表示为状态空间随机动态模型，并利用卡尔曼滤波进行精确递推。该结构将高维矩阵分解计算转化为时间递推计算，在保持概率预测能力的同时，显著降低了长序列及多重启优化场景下的计算复杂度。

33、2、本发明将智能电能表基本误差分解为长期趋势、季节谐波和环境协变量响应三类分量。长期趋势用于描述元器件的缓慢老化与非线性退化，季节谐波用于刻画年度与半年度周期振荡，温湿度协变量用于反映外部环境应力对误差的直接影响。该分解方式兼顾了物理可解释性与统计建模能力。

34、3、针对智能电能表长期运行中可能出现的季节相位反转、月度系统偏差及同月份局部趋势缺失问题，本发明提出三层后处理机制，分别通过相位漂移修正、月度残差ewma偏置校正及同月线性锚点修正，对状态空间高斯过程模型的主干预测结果进行逐级补偿，显著提高了模型在季节相位漂移场景下的稳定性。

35、4、本发明提出基于前向链式样本外残差及经验贝叶斯方差收缩的月度自适应区间构造方法。该方法不再使用单一全局标准差生成固定宽度区间，而是根据预测点所属日历月份自适应调整区间宽度，既能刻画高温高湿月份或季节转换月份的异方差特征，又能在小样本月份通过向全局尺度收缩避免区间估计不稳定。

36、5、本发明可同时输出基本误差的点预测值与月度自适应预测区间，为智能电能表状态评估、检定周期优化、误差越限预警及差异化运维提供决策依据。相较于仅输出单一预测值的方法，本发明能够提供预测不确定性信息，更适用于计量误差接近阈值时的风险判断。