电能表运行的现场环境复杂多变，这就导致电能表在现场的表现与在实验室内检定的表现有所不同，因此电能表的现场检定亟需研究。关于电能表现场检定，不仅要制定现场检定规范，还要保证便携式标准表在实验室内能准确检定。在后者的研究中，还存在着如何确定电能表误差影响因素、如何进行各影响因素的误差实验、如何利用各影响因素的实验误差预测多维因素影响的综合误差的问题。本文通过机理分析、实验建模解决这些问题，研究内容有：
　　(1)分析电能表的运行条件及相应的变化范围，有外部环境及内部电气参数，包括了：温度、湿度、磁场、群脉冲、频率、功率因数、谐波、电流、电压波动等。进而从电能表计量机理上分析这些因素对电能表计量误差的影响。
　　(2)对已分析的影响因素进行电能表误差改变量实验，实验结果符合机理分析的结果，可以确定对电能表误差影响较大的因素是电流、功率因数、温度、磁场和谐波。为这五个因素搭建三个独立的实验平台：温度实验平台、磁场实验平台、谐波实验平台，实验的误差数据用于建立综合误差预测模型。搭建综合实验平台，该综合实验平台能同时产生温度、磁场、谐波，实验的误差数据作为测试集用于评估模型。
　　(3)设计了一种虚拟的五维条件点，并利用改进的半监督自训练学习模型实现三个独立实验平台误差数据共同建模。在改进的半监督自训练学习模型中需要建立一个有监督学习模型，因此本文选用随机森林作为基模型，线性回归作为元模型，建立了基于改进的Stacking模型融合方法的融合模型。通过模型参数选择，最终建立了多维因素影响的电能表综合误差预测模型。综合实验平台的实验结果证明该模型具有较好的准确性以及泛化性，并且在算例中相比于IR46国际电能表建议提出的组合误差有诸多优点。
　　本文建立的预测模型能够有效预测多维因素影响的电能表综合误差，为电能表现场检定的相关研究奠定基础。