电容式电压互感器计量误差值的预测方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电容式电压互感器计量误差值的预测方法及系统。

背景技术

电容式电压互感器是一种常用的电力系统测量设备，广泛应用于变电站和工业领域。它主要用于测量高压电网中的电压信号，并将其降低到安全范围内以供仪表和保护装置使用。对电容式电压互感器计量误差值的预测，可以帮助确保电力系统测量的准确性，电力系统的稳定运行与供电质量密切相关，而供电质量又依赖于电力测量的准确性，如果电容式电压互感器的计量误差值超过了规定标准，可能会导致电力系统的计量数据出现偏差，从而影响电网调度和电能计费，通过对计量误差值进行预测，可以提前发现并修正互感器的偏差，从而确保电力系统测量的准确性和可靠性；可以指导设备维护和管理，互感器作为一种精密的测量设备，需要定期进行校验和维护，以确保其正常运行和准确度，通过对计量误差值进行预测，可以提前评估互感器的工作状态，为维护人员提供参考和决策依据；有助于优化电力系统运行和能源管理，准确的电力测量数据是实现能源计量、能耗统计和电力负荷分析的基础，通过预测计量误差值，可以更好地了解电网中电压信号的真实情况，进而精确评估电力系统的负荷和功率变化趋势，为电力系统的优化调度和能源管理提供了重要依据，有助于提高电力系统的效率和可持续性。因此，对电容式电压互感器计量误差值进行预测具有重要意义。

目前，在对电容式电压互感器计量误差值的预测的过程中，通常采取对电容式电压互感器计量误差值中的Q统计量或其他数据作为预测对象，仅仅从数据的角度进行预测，而没有考虑到外界影响因素对预测的影响，导致对对电容式电压互感器计量误差值的预测的准确性较低。因此，亟需一种具有较高预测准确性的电容式电压互感器计量误差值的预测方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种电容式电压互感器计量误差值的预测方法及系统，以提高电容式电压互感器计量误差值的预测准确性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

根据本发明的第一方面，提供了一种电容式电压互感器计量误差值的预测方法，该方法包括：

获取各第一误差评估值及对应的时刻，得到第1时间序列；

对所述第一误差评估值和对应温度的温度附加误差值进行计算，得到对应的第二误差评估值；根据各所述第二误差评估值及对应的时刻，得到第2时间序列；

对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量；

获取所述第一误差评估值对应的二次负载电压和二次负载电流；

将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，所述二次负载预测值包括二次负载电压预测值和二次负载电流预测值；

对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值；

对所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行计算，得到电容式电压互感器计量误差预测值。

进一步地，所述对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量，包括：

通过Find Peaks算法获取所述第2时间序列的各极值，所述极值包括极大值和极小值；

通过三次样条插值法对各所述极大值进行处理，得到所述第2时间序列的上包络线；

通过三次样条插值法对各所述极小值进行处理，得到所述第2时间序列的下包络线；

根据所述上包络线、下包络线，得到平均包络线；

根据所述第2时间序列、平均包括线，得到第1误差分量和第1子残差分量；

根据第i时间序列、第i-1误差分量，得到第i+1时间序列；

根据所述第i+1序列及对应的上包络线、下包络线，得到第i误差分量和第i子残差分量；其中，i为大于等于2且小于等于n的正整数，n为大于2的正整数；

根据各所述子残差分量，得到所述残差分量。

进一步地，所述将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，包括：

根据所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流，得到多元时间序列；

对所述多元时间序列进行绘制，得到多元时间序列图；其中，所述多元时间序列图的邻接权重矩阵是通过自注意机制对门控循环输出结果进行处理得到的，所述门控循环输出结果是通过将所述多元时间序列发送到所述预设GFTGNN预测模型中的门控循环单元得到的；

将所述多元时间序列图发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第一预测模块，得到第一输出预测值、回溯输出；

根据所述多元时间序列、回溯输出，得到结合序列；

将所述结合序列发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第二预测模块，得到第二输出预测值；

根据所述第一输出预测值、第二输出预测值，得到最终输出预测值；其中，所述最终输出预测值包括所述残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值。

进一步地，所述将所述多元时间序列图发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第一预测模块，得到第一输出预测值、回溯输出，包括：

将所述多元时间序列图变换为第一谱矩阵；

将所述第一普矩阵变换到频域中，得到频域信号；

将所述频域信号变换为时域信号，并通过图卷积对其进行处理，得到第一图卷积结果；

对所述第一图卷积结果执行逆图形傅里叶变换，得到所述第一输出预测值、回溯输出。

进一步地，所述将所述结合序列发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第二预测模块，得到第二输出预测值，包括：

将所述结合序列变换为第二谱矩阵；

对所述第二谱矩阵进行二维卷积，得到二维卷积结果；

将所述二维卷积结果发送至长短期记忆网络，得到长短期记忆网络结果；

对所述长短期记忆网络结果进行图卷积处理，得到第二图卷积结果；

对所述第二图卷积结果执行逆图形傅里叶变换，得到所述第二输出预测值。

进一步地，所述对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值，包括：

获取所述二次负载预测值、所述电容式电压互感器空载时的比差值、二次负载功率因数角、一次绕组的电阻、一次绕组的漏抗；

对所述二次负载预测值、所述电容式电压互感器空载时的比差值、二次负载功率因数角、一次绕组的电阻、一次绕组的漏抗进行计算，得到所述二次负载附加误差值。

进一步地，所述第一误差评估值是通过互感器误差评估算法计算得到的。

根据本发明的第二方面，提供了一种电容式电压互感器计量误差值的预测系统，该系统包括：

第一获取模块，用于获取各第一误差评估值及对应的时刻，得到第1时间序列；

第一计算模块，用于对所述第一误差评估值和对应温度的温度附加误差值进行计算，得到对应的第二误差评估值；根据各所述第二误差评估值及对应的时刻，得到第2时间序列；

分解模块，用于对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量；

第二获取模块，用于获取所述第一误差评估值对应的二次负载电压和二次负载电流；

发送模块，用于将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，所述二次负载预测值包括二次负载电压预测值和二次负载电流预测值；

第二计算模块，用于对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值；

第三计算模块，用于对所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行计算，得到电容式电压互感器计量误差预测值。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述方法。

根据本发明的实施例，通过获取各第一误差评估值及对应的时刻，得到第1时间序列；对所述第一误差评估值和对应温度的温度附加误差值进行计算，得到对应的第二误差评估值；根据各所述第二误差评估值及对应的时刻，得到第2时间序列；对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量；获取所述第一误差评估值对应的二次负载电压和二次负载电流；将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，所述二次负载预测值包括二次负载电压预测值和二次负载电流预测值；对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值；对所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行计算，得到电容式电压互感器计量误差预测值，实现在对电容式电压互感器的计量误差预测时，排出温度的影响，提高对电容式电压互感器的计量误差预测的准确性。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本发明的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例的电容式电压互感器计量误差值的预测方法的流程图；

图2示出了根据本发明实施例的预设GFTGNN预测模型的结构示意图；

图3示出了根据本发明实施例的电容式电压互感器计量误差值的预测方法的流程架构图；

图4示出了根据本发明实施例的电容式电压互感器计量误差值的预测系统的框图；

图5示出了能够实施本发明实施例的示例性电子设备的方框图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1为根据本发明实施例的电容式电压互感器计量误差值的预测方法100的流程图，该方法100包括：

S101，获取各第一误差评估值及对应的时刻，得到第1时间序列。

在一些实施例中，所述第一误差评估值是通过互感器误差评估算法计算得到的。

在一些实施例中，可以通过1分钟的时间间隔来获取所述第一误差评估值，所述第一误差评估值记为Fv，v为时刻，v为大于等于1且小于等于m的正整数，m为所述第一误差评估值的数量。

在一些实施例中，通过互感器误差评估算法计算得到所述电容式电压互感器的第一误差评估值可以通过以下步骤进行：

采集电容式电压互感器的实时输出数据，所述数据可以为互感器的输出电压、电流或频率等；对采集到的数据进行处理和滤波，以去除噪声和干扰，确保得到准确的互感器输出数据；

设计误差评估算法，用于计算电容式电压互感器的误差评估值，所述误差评估算法的的类型可以为拟合曲线法、最小二乘法或统计分析法等；

获取一组已知准确数值的参考电压源或标准电压输入，并使用这些数据作为校准数据；

利用采集到的互感器输出数据和校准数据，根据误差评估算法计算出电容式电压互感器的误差评估值。

根据本发明的实施例，通过互感器误差评估算法来计算电容式电压互感器的误差评估值可以对电容式电压互感器的实际误差进行准确估计，算法可以考虑各种因素，如输入电压、频率、负载阻抗等，以获得更精确的评估结果，进而提高后续对电容式电压互感器计量误差值的预测的准确性；可以提供可靠的结果，以衡量电容式电压互感器在不同工作条件下的误差水平，有助于评估互感器的性能和稳定性；基于实时数据采集和处理，互感器误差评估算法可以提供快速的结果，使得可以及时监测互感器的误差情况，并采取相应措施以确保测量的准确性。

S102，对所述第一误差评估值和对应温度的温度附加误差值进行计算，得到对应的第二误差评估值；根据各所述第二误差评估值及对应的时刻，得到第2时间序列。

在一些实施例中，所述温度附加误差值f

其中，C

在一些实施例中，所述第二误差评估值F

F

S103，对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量。

在一些实施例中，所述对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量，可以通过经验模态分解法(EMD)进行，具体步骤为：

通过Find Peaks算法获取所述第2时间序列的各极值，所述极值包括极大值和极小值；

通过三次样条插值法对各所述极大值进行处理，得到所述第2时间序列的上包络线；

通过三次样条插值法对各所述极小值进行处理，得到所述第2时间序列的下包络线；

根据所述上包络线、下包络线，得到平均包络线；其中，所述平均包络线是将所述上包络线和下包络线进行平均得到的；

根据所述第2时间序列、平均包络线，得到第1误差分量IMF1和第1子残差分量R1；

根据第i时间序列、第i-1误差分量IMF(i-1)，得到第i+1时间序列；所述第i+1时间序列可以通过所述第i时间序列减去第i-1误差分量得到；

根据所述第i+1序列及对应的上包络线、下包络线，得到第i误差分量IMFi和第i子残差分量Ri；其中，i为大于等于2且小于等于n的正整数，n为大于2的正整数；

根据各所述子残差分量，得到所述残差分量R。

根据本发明的实施例，所述第2时间序列通常是非平稳信号，即信号的统计特性随时间变化，EMD方法能够将非平稳信号分解成一组本地特征模态函数或误差分量(IMF)，每个IMF代表了信号在不同频率范围上的局部特征，通过这种分解，可以更好地理解和分析信号的时域结构和频域特性；EMD方法能够提取出所述第2时间序列中的趋势和周期成分，这些成分有助于了解信号的长期演变趋势、周期性行为以及可能的趋势突变点；每个IMF都代表了信号在不同频率范围上的局部特征模式，通过分析和观察每个IMF的振幅、频率变化、波形形态等信息，可以发现信号中的局部特征、突变点、周期性行为等，提高对电容式电压互感器计量误差值的预测的准确性。

在一些实施例中，所述第i误差分量满足下列两个条件：条件1：在所述第i误差分量的整个数据段内，极值点的个数和过零点的个数相差小于等于1；条件2：所述第i误差分量的上、下包络线相对于时间轴局部对称。

S104，获取所述第一误差评估值对应的二次负载电压和二次负载电流。

在一些实施例中，可以通过1分钟的时间间隔来获取所述二次负载电压和二次负载电流。

S105，将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，所述二次负载预测值包括二次负载电压预测值和二次负载电流预测值。

在一些实施例中，所述将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，包括：

根据所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流，得到多元时间序列；

对所述多元时间序列进行绘制，得到多元时间序列图；其中，所述多元时间序列图的邻接权重矩阵是通过自注意机制对门控循环输出结果进行处理得到的，所述门控循环输出结果是通过将所述多元时间序列发送到所述预设GFTGNN预测模型中的门控循环单元得到的；

将所述多元时间序列图发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第一预测模块，并经过第一预设全连接层之后，得到第一输出预测值、回溯输出；其中，所述回溯输出用于以自动编码的方式来增强所述多元序列图的表达能力；

根据所述多元时间序列、回溯输出，得到结合序列；

将所述结合序列发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第二预测模块，并经过第二预设全连接层之后，得到第二输出预测值；

根据所述第一输出预测值、第二输出预测值，得到最终输出预测值；其中，所述最终输出预测值包括所述残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值。

根据本发明的实施例，通过将残差分量、各误差分量、二次负载电压和二次负载电流组合成多元时间序列，然后绘制多元时间序列图，可以直观地展示不同变量之间的关系和随时间的变化趋势；通过自注意机制对门控循环输出结果进行处理，得到多元时间序列图的邻接权重矩阵，邻接权重矩阵反映了多元时间序列中不同变量之间的重要程度和相关性，有助于提取有效的特征；门控循环单元能够捕捉到时间序列中的时序依赖关系和长期记忆效应，提取出关键的时间序列特征；将多元时间序列图发送到预设GFTGNN预测模型中的第一预测模块，并经过第一预设全连接层处理，得到第一输出预测值和回溯输出。回溯输出可以通过自动编码的方式增强多元序列图的表达能力，提高预测的准确性；根据第一输出预测值和第二输出预测值，得到最终输出预测值。最终输出预测值包括残差分量预测值、误差分量对应的误差分量预测值和二次负载预测值，这些预测值可以用于分析和预测二次负载电压和电流的行为，从而进行相应的调控和优化。

在一些实施例中，所述结合序列可以通过为所述多元时间序列减去回溯输出得到。

在一些实施例中，所述最终输出预测值可以通过所述第一输出预测值和第二输出预测值相加得到。

在一些实施例中，所述最终输出预测值的计算公式可以为：

其中，

在一些实施例中，所述将所述多元时间序列图发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第一预测模块，得到第一输出预测值、回溯输出，包括：将所述多元时间序列图变换为第一谱矩阵；将所述第一普矩阵变换到频域中，得到频域信号；将所述频域信号变换为时域信号，并通过图卷积对其进行处理，得到第一图卷积结果；对所述第一图卷积结果执行逆图形傅里叶变换，得到所述第一输出预测值、回溯输出。

根据本发明的实施例，通过将多元时间序列图的信息转换到频域并提取特征，再利用图卷积进行时域特征处理，从而得到预测模型能够理解和处理的时空特征，可以有效地提高多元时间序列预测的准确性和可靠性。

在一些实施例中，所述将所述结合序列发送至所述预设GFTGNN预测模型中的第二预测模块，得到第二输出预测值，包括：将所述结合序列变换为第二谱矩阵；对所述第二谱矩阵进行二维卷积，得到二维卷积结果；将所述二维卷积结果发送至长短期记忆网络，得到长短期记忆网络结果；对所述长短期记忆网络结果进行图卷积处理，得到第二图卷积结果；对所述第二图卷积结果执行逆图形傅里叶变换，得到所述第二输出预测值。

根据本发明的实施例，通过将结合序列经过谱变换处理得到第二谱矩阵，该矩阵反映了结合序列中不同元素之间的频域信息；利用二维卷积操作对第二谱矩阵进行特征提取，得到二维卷积结果，该结果可以用于表征结合序列的时空特征；利用长短期记忆网络对结合序列进行建模，得到长短期记忆网络结果，该结果能够综合考虑结合序列的历史信息和当前状态；利用图卷积操作对长短期记忆网络结果进行时空特征提取，得到第二图卷积结果，该结果可以更好地表征结合序列的时空特征，提高结合序列预测的准确性和可靠性。

图2为根据本发明实施例的预设GFTGNN预测模型的结构示意图。所述预设GFTGNN预测模型的预测过程为：

将X导入所述预设GFTGNN预测模型的潜在相关层，采用自注意机制来学习多个时间序列之间的潜在相关性；其中，X为由二次负载电压、二次负载电流、各误差分量、残差分量组成的一个多元时间序列；

将X输入到门控循环单元，得出每个时间步的隐藏状态，最后一个隐藏状态作为输出结果，通过自注意力机制得出权重矩阵W，作为多元时间序列图G的邻接权重矩阵；

将多元时间序列图G导入第一预测模块，所述第一预测模块包含一系列顺序排列的单元，可对多元时间序列内部的结构和时间相关性在频域中进行建模；具体为：将多元时间序列图G导入图形傅里叶变换(GFT)单元，使得多元时间序列图G变换成谱矩阵，其中每个节点的单变量时间序列变得线性独立；离散傅里叶变换(DFT)单元将每个单变量时间序列变换到频域，在频域中，通过一维卷积(1Dconv)和门控线性单元(GLU)捕获其特征；通过逆离散傅里叶变换(IDFT)单元将频域信号转换为时域信号，对谱矩阵采用图卷积(GCN)；执行逆图形傅里叶变换(IGFT)；

第一预测模块后，各添加两个全连接层(FC)，得到两种输出，其中一个为第一预测输出Y1，用于后续优化预测值，另一个回溯输出X’,以自动编码的方式用于增强多元时间序列的表达能力；

原输入与回溯输出结合(X-X’)记作X2，作为输入进入第二预测模块；

在所述第二预测模块中，经过图形傅里叶变换(GFT)单元获得谱矩阵，对该谱矩阵直接进行二维卷积，并导入LSTM单元，学习谱中的特征，对谱矩阵采用图卷积(GCN)，执行逆图形傅里叶变换(IGFT)，添加一个全连接层(FC)，输出Y2。；Y2与Y1结合得到Y，Y为最后的预测值。

S106，对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值。

在一些实施例中，所述对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值，包括：获取所述二次负载预测值、所述电容式电压互感器空载时的比差值、二次负载功率因数角、一次绕组的电阻、一次绕组的漏抗；对所述二次负载预测值、所述电容式电压互感器空载时的比差值、二次负载功率因数角、一次绕组的电阻、一次绕组的漏抗进行计算，得到所述二次负载附加误差值。

在一些实施例中，所述二次负载附加误差值f

其中，U

S107，对所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行计算，得到电容式电压互感器计量误差预测值。

在一些实施例中，所述电容式电压互感器计量误差预测值可以通过将所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行相加得到。

图3为根据本发明实施例的电容式电压互感器计量误差值的预测方法的流程架构图。该流程架构图的步骤为：

根据历史CVT误差评估值和温度历史值，来剔除温度的影响，得到不受温度影响的误差评估值；其中，CVT为电容式电压互感器；

将剔除温度影响后的误差评估值经过经验模态分解EMD之后，得到分量IMF1、分量IMF2、…分量IMFn、残差分量R；

将所述分量IMF1、分量IMF2、…分量IMFn、残差分量R和二次负载历史值发送至GFTGNN模型，得到未来二次负载预测值、分量IMF1预测值、分量IMF2预测值、…分量IMFn预测值、R预测值；并结合二次负载对应附加误差、温度预报对应附加误差，得到CVT计量误差预测结果。

根据本发明的实施例，通过获取各第一误差评估值及对应的时刻，得到第1时间序列；对所述第一误差评估值和对应温度的温度附加误差值进行计算，得到对应的第二误差评估值；根据各所述第二误差评估值及对应的时刻，得到第2时间序列；对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量；获取所述第一误差评估值对应的二次负载电压和二次负载电流；将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，所述二次负载预测值包括二次负载电压预测值和二次负载电流预测值；对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值；对所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行计算，得到电容式电压互感器计量误差预测值，实现在对电容式电压互感器的计量误差预测时，排出温度的影响，提高对电容式电压互感器的计量误差预测的准确性。

以上是关于方法实施例的介绍，以下通过系统实施例对本发明所述方案进行进一步说明。

图4为根据本发明实施例的电容式电压互感器计量误差值的预测系统400的方框图，该系统400包括：

第一获取模块401，用于获取各第一误差评估值及对应的时刻，得到第1时间序列；

第一计算模块402，用于对所述第一误差评估值和对应温度的温度附加误差值进行计算，得到对应的第二误差评估值；根据各所述第二误差评估值及对应的时刻，得到第2时间序列；

分解模块403，用于对所述第2时间序列进行分解，得到残差分量和各误差分量；

第二获取模块404，用于获取所述第一误差评估值对应的二次负载电压和二次负载电流；

发送模块405，用于将所述残差分量、各所述误差分量、所述二次负载电压和二次负载电流发送至预设GFTGNN预测模型，得到输出预测值，所述输出预测值包括残差分量预测值、所述误差分量对应的误差分量预测值、二次负载预测值，所述二次负载预测值包括二次负载电压预测值和二次负载电流预测值；

第二计算模块406，用于对所述二次负载预测值进行计算，得到对应时刻的二次负载附加误差值；

第三计算模块407，用于对所述残差分量预测值、误差分量预测值、二次负载附加误差值及对应的温度附加误差值进行计算，得到电容式电压互感器计量误差预测值。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

图5为可以用来实施本发明实施例的电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或要求的本发明的实现。

电子设备500包括计算单元501，其可以根据存储在ROM502中的计算机程序或者从存储单元508加载到RAM503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM503中，还可存储电子设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM502以及RAM503通过总线504彼此相连。I/O接口505也连接至总线504。

电子设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许电子设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如电容式电压互感器计量误差值的预测方法。例如，在一些实施例中，电容式电压互感器计量误差值的预测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM502和/或通信单元509而被载入和/或安装到电子设备500上。当计算机程序加载到RAM503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的电容式电压互感器计量误差值的预测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行电容式电压互感器计量误差值的预测方法。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。