【摘 要】
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针对智能电能表集抄数据出账存在的若干问题，融合动态初值与新陈代谢建模思想，提出了基于改进GM（1,1）模型的智能电能表集抄数据二次出账研判方法。依次将原始数据序列中数据作为GM（1,1）模型的初值，推断出残差最小所对应的初值，进而可获得使GM（1,1）模型残差最小所需的数据维数，再利用新陈代谢的建模思想，建立改进GM（1,1）模型，将改进GM（1,1）模型应用于首次出账失败的智能电能表集抄数据二次
【基金项目】
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国网上海市电力公司科技项目（52094020005S）；
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针对智能电能表集抄数据出账存在的若干问题，融合动态初值与新陈代谢建模思想，提出了基于改进GM（1,1）模型的智能电能表集抄数据二次出账研判方法。依次将原始数据序列中数据作为GM（1,1）模型的初值，推断出残差最小所对应的初值，进而可获得使GM（1,1）模型残差最小所需的数据维数，再利用新陈代谢的建模思想，建立改进GM（1,1）模型，将改进GM（1,1）模型应用于首次出账失败的智能电能表集抄数据二次研判，结果表明，相较最小二乘法与传统GM（1,1）模型，改进GM（1,1）模型具有更好的预测精度，更适合智能电能表集抄数据二次出账研判。
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