基于状态空间高斯过程的电表月度自适应误差预测方法

本发明涉及基于状态空间高斯过程的电表月度自适应误差预测方法，具体步骤包括：S1：采集智能电能表历史运行数据及同步环境应力数据并进行预处理，选取核心变量构建训练序列；S2：构建包含观测方程和六维隐状态向量的状态空间高斯过程模型S3：利用卡尔曼滤波和L‑BFGS‑B多重启最大似然估计法优化超参数，完成模型训练；S4：计算未来基本误差的基线点预测值及预测协方差；在基线点预测值上叠加相位漂移修正项、月度残差EWMA偏置修正项和同月线性锚点修正项；S5：采用前向链式滚动策略构造样本外残差序列，按日历月对残差进行聚合，通过经验贝叶斯收缩估计得到逐月标准差，生成月度自适应预测区间，输出预测结果用于智能电能表状态评估与运维决策。