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基于后验时空网络的数据驱动智能充电桩电表测量不确定度预测方法
A Data-Driven Measurement Uncertainty Prediction for the Smart Charger Meters Based on a Posterior Spatio-Temporal Network
Xuanding Dai · Hongkai Zhang · Huichun Lu · Lei Yu 等8人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种基于后验时空网络的在线测量不确定度预测方法，用于评估充电桩电表性能。该方法融合贝叶斯推理与改进型LeNet及后验门控循环单元（GRU），兼顾准确性和精密度，并通过重参数化实现梯度传播，在实测充电站验证了优越性。
解读: 该研究对阳光电源充电桩产品线（如AC/DC智能充电桩）的计量可靠性提升具有直接价值，可嵌入iSolarCloud平台实现电表健康状态实时评估与预测性维护。其后验深度学习框架亦可迁移至ST系列PCS或PowerTitan储能系统的电参量精度自校准模块，增强高精度能量计量能力，支撑参与电力市场结算。建议...