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申请/专利权人：国家电网有限公司;国网天津市电力公司;国网天津市电力公司营销服务中心
摘要：本发明公开了一种CVT误差状态预测方法、系统及介质、终端。方法步骤如下：将二次侧电压误差数据和影响因素数据分解为周期内变化数据和周期间变化数据，并将同类数据拼接得到X1和X2；对X1和X2进行特征提取；构建GRU模型，预测得到Y1和Y2；对Y1和Y2加权求和，得到最终预测误差值。本申请通过时序数据中的周期内变化和周期间变化将其转化为二维数据，利用计算机视觉的方法提取时序特征，将时序预测领域和计算机视觉领域创新性的结合起来。本专利将TimesNet作为一种特征提取方法，进一步挖掘数据的内在联系，辅助预测。
主权项：1.一种CVT误差状态预测方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤S100：将二次侧电压误差数据和影响因素数据分解为周期内变化数据和周期间变化数据，并将同类数据拼接得到X1和X2；步骤S200：对X1和X2进行特征提取；步骤S300：构建GRU模型，预测得到Y1和Y2；步骤S400：对Y1和Y2加权求和，得到最终预测误差值。
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权利要求：
百度查询： 国家电网有限公司 国网天津市电力公司 国网天津市电力公司营销服务中心 一种CVT误差状态预测方法、系统及介质、终端
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