引言
随着智能电网向数字化和智能化方向快速发展，电力系统状态感知对精确性以及实时性提出了前所未有的高要求。处于实际的复杂运行环境之中时，电子互感器的传感头、信号调理电路等关键环节，很容易受到温度波动、电磁干扰、元件老化等多种不同因素的综合影响，进而产生不容忽视的幅值误差与相位误差。这些误差会对继电保护动作的准确性、电能计量的公平性以及系统控制的稳定性构成严重威胁。鉴于此，深入开展对其误差生成机理的研究工作，并且积极开发出切实有效的误差补偿技术，从保障智能电网实现安全、稳定且经济地运行的角度来看，无疑具有十分重大的理论价值与工程应用价值。现有误差补偿方法多侧重于单一环境因素（如温度）的线性修正，或依赖于高精度但泛化能力有限的复杂物理模型，难以应对多种因素耦合作用下的非线性、时变误差。此外，传统方法在动态工况和全温度范围内的精度保持能力仍有不足。本文的创新之处在于提出一种“模型驱动”与“数据驱动”相融合的混合补偿架构，旨在通过环境参量的前馈自适应补偿快速抵消主流确定性误差，再利用深度学习网络强大的非线性拟合能力捕捉并校正残余的复杂动态误差，从而实现对电子互感器误差更全面、更精准的抑制，提升其在智能电网复杂应用场景下的适应性。
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作者信息：
曲保平
(朔州陶瓷职业技术学院，山西朔州038300)
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