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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司计量中心申请的专利基于增量集成学习模型的CVT误差状态预测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115169704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210820650.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于增量集成学习模型的CVT误差状态预测方法和装置是由张鼎衢;招景明;宋强;李经儒;冯浩洋;杨路;陈峰;潘峰设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量集成学习模型的CVT误差状态预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增量集成学习模型的CVT误差状态预测方法和装置，该方法包括步骤：将停电检定的CVT历史数据等分为若干个数据块，根据所述若干个数据块生成相应数量的基模型，将所述基模型融合成一个基准状态预测模型；获取第一CVT实时数据，并检测所述第一CVT实时数据和CVT历史数据之间是否出现概念漂移；当出现概念漂移时，获取所述第一CVT实时数据相对于所述CVT历史数据的增量数据，并根据所述增量数据生成增量基模型；根据所述增量基模型和基准状态预测模型生成自适应增量集成学习模型，获取第二CVT实时数据，根据所述自适应增量集成学习模型对所述第二CVT实时数据进行误差状态预测。本发明提高了CVT误差状态预测的准确度。

本发明授权基于增量集成学习模型的CVT误差状态预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增量集成学习模型的CVT误差状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：将停电检定的CVT历史数据等分为若干个数据块，根据所述若干个数据块生成相应数量的基模型，将所述基模型融合成一个基准状态预测模型；获取第一CVT实时数据，并检测所述第一CVT实时数据和CVT历史数据之间是否出现概念漂移；当出现概念漂移时，获取所述第一CVT实时数据相对于所述CVT历史数据的增量数据，并根据所述增量数据生成增量基模型；根据所述增量基模型和基准状态预测模型生成自适应增量集成学习模型，获取第二CVT实时数据，根据所述自适应增量集成学习模型对所述第二CVT实时数据进行误差状态预测；所述根据所述若干个数据块生成相应数量的基模型，将所述基模型融合成一个基准状态预测模型，包括以下步骤：将k个数据块对应形成k个第一基模型，再采用交叉验证法将所述k个第一基模型更新成相应的k个第二基模型；其中，k为大于3的正整数；将所述k个第二基模型融合成一个基准状态预测模型；将所述增量基模型替换所述k个第二基模型中分类效果最差的基模型后，将所述增量基模型和其余k-1个第二基模型融合得到自适应增量集成学习模型；将所述增量基模型替换所述k个第一基模型中分类效果最差的基模型后，所述CVT误差状态预测方法还包括：再采用交叉验证法将其余k-1个第一基模型和所述增量基模型更新成相应的k个第二基模型；将所述k个第二基模型融合成一个基准状态预测模型；所述CVT误差状态预测方法还包括：采用对抗神经网络算法对所述增量数据中的少数类样本进行过采样处理，根据过采样处理后的增量数据生成所述增量基模型。

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