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龙图腾网恭喜国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于XGBoost模型的电子式电压互感器误差预测方法及系统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：CN119884957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510351973.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于XGBoost模型的电子式电压互感器误差预测方法及系统是由黄天富;吴志武;张颖;王春光;黄汉斌;林彤尧;涂彦昭;余鸿晖;曹舒;王文静;陈子琳;胡晓旭;童承鑫;林雨欣;江心宇;何文智设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于XGBoost模型的电子式电压互感器误差预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于XGBoost模型的电子式电压互感器误差预测方法及系统，属于电压电子式电压互感器误差预测技术领域，该方法包括以下步骤：采集电子式电压互感器的电气特征、产品特征及环境特征数据，并计算电压在预设时间间隔的比差数据。将这些特征数据和比差数据划分为训练集和测试集，使用训练集训练XGBoost模型。依次计算各特征在XGBoost模型每棵树中的特征表现得分，记录针对每棵树的前K个得分较大的特征，根据上述特征构建轻量化XGBoost模型。将测试集输入轻量化后的XGBoost模型，根据测试集预测结果动态调整计算特征表现得分时所用到的权重因子。本发明通过特征筛选，显著降低了模型的计算复杂度，提高了训练和推理效率，同时保持了较高的预测精度。

本发明授权一种基于XGBoost模型的电子式电压互感器误差预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于XGBoost模型的电子式电压互感器误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集电子式电压互感器的电气特征数据、产品特征数据以及环境特征数据，所述电气特征数据包括电流、电压以及电网频率；计算电子式电压互感器的电压在预设时间间隔的比差数据；将电气特征数据、产品特征数据、环境特征数据以及比差数据划分为训练集和测试集，并使用训练集训练梯度提升决策树模型XGBoost；通过计算电气特征数据、产品特征数据或环境特征数据在梯度提升决策树模型XGBoost第T棵决策树的特征表现得分，并根据预设数K保留前K个特征表现得分对应的电气特征数据、产品特征数据或环境特征数据，对梯度提升决策树模型XGBoost进行重新训练得到轻量化的梯度提升决策树模型XGBoost；将测试集输入轻量化后的梯度提升决策树模型XGBoost中，根据测试集预测结果调整特征表现得分的权重因子；使用轻量化后的梯度提升决策树模型XGBoost预测电子式电压互感器的误差；其中，梯度提升决策树模型XGBoost训练步骤为：S1、令训练集中的特征数据为X，比差数据为；S2、将特征数据X与比差数据输入梯度提升决策树模型XGBoost的第一棵决策树中，得到第一比差预测结果；S3、将特征数据X与比差数据和第一比差预测结果的残差输入梯度提升决策树模型XGBoost的第二棵决策树中，得到第二比差预测结果；S4、将第一比差预测结果至第T-1比差预测结果累加作为子预测结果，将特征数据X与比差数据和子预测结果的残差输入梯度提升决策树模型XGBoost的第T棵决策树中，得到第T比差预测结果，具体表示为： ；其中，表示第T棵决策树，表示子预测结果；S5、若T小于预设最大执行数则执行步骤S4，否则执行步骤S6；S6、将第一比差预测结果至第T比差预测结果拼接作为最终预测结果；梯度提升决策树模型XGBoost的目标函数表示为： ；其中，表示均方误差函数，表示训练集样本数量，表示第i个比差数据，表示第i个比差预测结果，表示目标函数。

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