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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心

摘要：本发明涉及基于改进Inception模型的直流电压互感器误差预测方法及系统，具体步骤包括：采集预设时间范围内的直流阻容式电压互感器的计量误差，并采集该预设时间范围内对计量误差造成影响的影响因素数据；对各影响因素数据的数据值进行归一化处理，并通过多项式特征构建方法对影响因素数据的数据类型以及数据量进行扩充；以GoogLeNet神经网络模型中的InceptionV1模块为基础构建内嵌Inception模块，在InceptionV1模块内部采用稠密连接网络的连接方式，将模块内每条链路上的每个层都与前面所有层直接相连，同时采用channel‑wise拼接的方式来构建两个连接层之间的连接通道，并且在每个拼接通道的拼接处使用通道注意力机制。

主权项：1.基于改进Inception模型的直流电压互感器误差预测方法，其特征在于，具体步骤包括：采集预设时间范围内的直流阻容式电压互感器的计量误差，并采集该预设时间范围内对计量误差造成影响的影响因素数据；其中，所述采集该预设时间范围内对计量误差造成影响的影响因素数据中的影响因素包括电阻偏差X1、电容偏差X2、环境温度X3和杂散电容数据X4；对各影响因素数据的数据值进行归一化处理，并通过多项式特征构建方法对影响因素数据的数据类型以及数据量进行扩充；以GoogLeNet神经网络模型中的InceptionV1模块为基础构建内嵌Inception模块，在InceptionV1模块内部采用稠密连接网络的连接方式，将模块内每条链路上的每个层都与前面所有层直接相连，同时采用channel-wise拼接的方式来构建两个连接层之间的拼接通道，并且在每个拼接通道的拼接处使用通道注意力机制；将内嵌Inception模块镶嵌于原始InceptionV1模块中的5x5卷积层后，构成改进Inception模块；以改进Inception模块和Inception结构为基础构建直流电压互感器误差预测模型，包括由连续三个改进Inception模块连接构成的特征提取模块和最大池化层，以及由连续两个改进Inception模块连接构成的特征复提取模块、平均池化层和全连接层，所述特征提取模块、最大池化层、特征复提取模块、平均池化层和全连接层按顺序依次连接；以预设时间范围内扩充后的电压互感器计量误差的影响因素数据作为输入，对应时间范围内的计量误差数据作为输出进行直流电压互感器误差预测模型的训练，利用训练好的直流电压互感器误差预测模型进行误差预测。

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