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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院申请的专利基于改进卡尔曼平滑方法的CVT误差计算方法及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121410628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202512000247.4，技术领域涉及：G01R35/02；该发明授权基于改进卡尔曼平滑方法的CVT误差计算方法及介质是由刘吉祥;肖雄;谭炳源;罗磊;杨俊;魏宏;阎帅;肖达理;孙献和;韦晓星;侯明春;孙勇;彭翔;张怀晟;卢文浩;景茂恒;李纯;王靓;林家成设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进卡尔曼平滑方法的CVT误差计算方法及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于改进卡尔曼平滑方法的CVT误差计算方法及介质，旨在提高CVT系统的误差估计精度和稳定性。该方法结合了具体的CVT准确度等级标定参数，通过卡尔曼滤波和卡尔曼平滑技术，对多个同相CVT的实时数据进行优化处理，以提高测量精度。本发明方法中算法通过多时刻数据的迭代优化，有效地减少了噪声对CVT误差计算的影响，并提高了CVT系统的测量精度和稳定性。本发明通过前向递推和后向修正的双重优化过程，在动态变化的工作环境中实现了CVT误差的精确修正。卡尔曼平滑方法能够结合历史数据和实时数据，不仅提升了单次估计的精度，还在多时刻数据中增强了误差计算的稳定性和可靠性。

本发明授权基于改进卡尔曼平滑方法的CVT误差计算方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进卡尔曼平滑方法的CVT误差计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、参数初始化：构建用于对电压真值和CVT误差参数联合估计的状态向量，基于CVT在初始时刻的测量数据，对状态转移矩阵、过程噪声协方差矩阵、观测矩阵、状态协方差矩阵及观测噪声协方差矩阵进行初始化； S2、卡尔曼滤波前向递推：基于前一时刻的状态估计，根据所述状态转移矩阵与过程噪声协方差矩阵预测当前时刻的状态及状态协方差，利用所述预测的状态，根据所述观测矩阵的结构动态计算当前时刻的观测矩阵，并据此计算卡尔曼增益；利用前一时刻的测量数据，完成状态更新及状态协方差更新，并更新观测噪声协方差矩阵； S3、卡尔曼平滑后向修正：以前向递推得到的最终估计的状态及状态协方差为起点，从最后时刻反向迭代至初始时刻，依据所述状态转移矩阵及前向递推中保存的协方差序列，计算后向增益、平滑状态估计及平滑协方差；基于平滑后的状态向量计算CVT的误差参数的迭代变化量并进行收敛性判断，若收敛则输出所述CVT误差参数的最终估计结果； 所述CVT误差参数包括比差和角差；所述步骤S1具体包含以下步骤： 采用截尾平均方法，利用多个同相CVT在初始时刻的测量电压数据，估计初始电压真值的幅值和相位； 设定初始偏移系数为1； 设定CVT偏移系数的状态转移系数为1，从而构造对角的状态转移矩阵； 基于电压幅值和相位的最大波动范围计算电压真值的过程噪声方差，基于比差和角差的最大偏移范围计算各CVT偏移系数的过程噪声方差，从而构造对角的过程噪声协方差矩阵； 基于CVT的物理测量模型构建观测矩阵； 基于电压真值的波动范围和CVT的准确度等级误差限值，分别初始化电压真值和各CVT偏移系数的初始状态协方差，从而构造对角的初始状态协方差矩阵； 基于初始电压真值与各CVT测量值的残差，利用稳健统计量估计各CVT的观测噪声标准差，并平方得到观测噪声方差，从而构造对角的观测噪声协方差矩阵； 所述卡尔曼滤波前向递推步骤中，根据所述观测矩阵的结构动态计算当前时刻的观测矩阵包括使用预测的状态向量中的电压真值估计和CVT偏移系数估计以填充观测矩阵；更新观测噪声方差是采用滑动窗口方法，基于滤波后的状态估计重新计算观测残差并进行更新。

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