一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法及系统

本申请涉及一种基于迁移学习的用电电能计量误差补偿方法及系统，涉及电能计量技术领域，包括：以目标电能表为比对约束，通过检索电能计量误差补偿模型库，匹配误差补偿模型；基于迁移学习算法，依据目标电能表的样本误差数据测试误差补偿模型，输出测试数据集；以输出准确率和输出稳定性为指标评估模型适配度，据此配置权重融合策略；按照权重融合策略集成构建适配误差补偿器，执行电能表的计量误差补偿。本发明解决了传统电能计量补偿方法无法根据目标物的实际应用场景对迁移模型参数进行针对性优化，导致模型适配度不足，造成电能计量误差补偿的精准度和可靠性较低的问题。