以提升电能表运行误差计算准确率为目的,提出基于人工智能的电能表运行误差监测数据拟合方法.首先对总电能表与分电能表用电量进行分析,得到电能表运行误差,将误差输入至神经网络实行在线学习,拟合电能表计量值,然后采用萤火虫算法优化神经网络参数,以提高电能表运行误差监测数据动态拟合效果,最后实验结果表明,在不同电网负载以及不同磁波干扰下,该文方法可以高精度拟合电能表运行误差,具有一定的实际应用价值.
人工智能 电能表 运行误差 数据拟合 计量误差 阈值 误差分析模型 萤火虫算法