基于扩散模型神经网络的谐波误差预测与动态补偿方法

本发明公开了一种基于扩散模型神经网络的谐波误差预测与动态补偿方法，涉及电能计量与智能信号处理技术领域。该方法获取电能表运行过程中的实时电压、电流采样波形数据，提取谐波幅值、相位、畸变率、功率因数及有功功率等特征，构建全景谐波特征向量，并将其作为条件输入至一维条件扩散模型中，对计量误差进行预测；再根据预测误差对原始计量结果实施动态补偿，输出补偿后的计量值。本发明能够有效提升复杂谐波工况下电能计量的准确性、鲁棒性及动态适应能力。