[發明專利]煤炭企業產量的預測方法

在審

• 申請號: 202310359042.3
• 申請日: 2023-04-04
• 公開（公告）號: CN116629622A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 王少林;葉爾森·賽里克;倪凱峰;徐森;李陽;王茜璇;艾力·海如拉;池俊;左軍輝;全龍翔
• 申請（專利權）人: 國網新疆電力有限公司營銷服務中心（資金集約中心;計量中心）
• 主分類號: G06Q10/0637
• 分類號: G06Q10/0637;G06Q50/02
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙) 32104
• 代理人: 曹祖良

1.一種煤炭企業產量的預測方法，其特征在于，所述方法應用于計算機設備中，所述方法包括：

獲取用戶數據，所述用戶數據用于指示與目標煤炭企業的產煤業務相關的數據，所述用戶數據包括與所述目標煤炭企業對應的企業用電量；

對所述用戶數據進行預處理，得到待挖掘用戶數據，所述預處理包括異常數據處理以及漏采數據處理中的至少一種；

將所述待挖掘用戶數據輸入產量預測模型中，輸出得到與所述目標煤炭企業對應的預測煤炭產量，所述產量預測模型為基于以電折煤原理的人工智能模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述產量預測模型包括產量預測子模型以及特征分解子模型；

所述將所述待挖掘用戶特征輸入產量預測模型中，輸出得到與所述目標煤炭企業對應的預測煤炭產量，包括：

將所述待挖掘用戶數據屬于特征分解子模型，輸出得到與所述目標煤炭企業對應的至少兩項用戶特征系數；

將所述至少兩項用電量特征輸入所述產量預測子模型，輸出得到與所述目標煤炭企業對應的預測煤炭產量。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述用戶特征系數包括電煤折算系數、用電量特征系數以及煤炭生產特征系數；

所述電煤折算系數用于表征所述目標煤炭企業的用電量與產煤量之間的關系；

所述用電量特征系數用于指示所述目標煤炭企業的用電狀態；

所述煤炭生產特征系數用于指示所述目標煤炭企業的煤炭生產狀態。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述電煤折算系數包括電煤相關系數、分類折算系數中的至少一種。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述用電量特征系數包括用電量水平指數、電量季節性系數、月度電量變異系數和用電量不平衡率系數中的至少一種。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述煤炭生產特征系數中包括煤炭產能水平指數、煤炭產能增幅指數、煤炭產能季節性系數、煤炭產能變異系數以及煤炭產能不平衡率中的至少一種。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述用戶數據進行預處理，得到待挖掘用戶數據，包括：

設定用戶數據異常閾值；

基于所述用戶數據異常閾值以及處理規則對所述用戶數據進行篩選，得到異常用戶數據，所述處理規則包括平均值法以及插值法中的至少一種；

對所述用戶數據進行完整性檢測，得到與所述用戶數據對應的完整性檢測結果，所述完整性檢測結果用于指示與所述用戶數據對應的完整性百分比；

基于所述完整性檢測結果以及所述用戶異常數據對所述用戶數據進行補充處理，得到待挖掘用戶數據。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述完整性檢測結果以及所述用戶異常數據對所述用戶數據進行補充處理，得到待挖掘用戶數據，包括：

對所述異常數據進行重新采集處理；

響應于所述完整性檢測結果指示所述完整性百分比高于完整性閾值但未完整，基于數據補充規則對所述異常數據進行處理，所述數據補充規則實現為線性插值規則；

響應于所述完整性檢測結果指示所述完整性百分比低于完整性閾值，對所述用戶數據進行補采。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待挖掘用戶數據輸入產量預測模型中之前，包括：

獲取樣本用戶數據，所述樣本用戶數據對應有樣本煤炭產量；

確定與所述產量預測模型對應的參考特征系數；

基于所述參考特征系數建立與初始預測模型；

將所述樣本用戶數據輸入所述初始預測模型，輸出得到預測樣本煤炭產量；

基于所述預測樣本煤炭產量與所述樣本煤炭產量的差異，對所述初始預測模型進行調整，得到所述產量預測模型。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述預測樣本煤炭產量與所述樣本煤炭產量的差異，對所述初始預測模型進行調整，得到所述產量預測模型，包括：

設定目標函數；

確定所述預測樣本煤炭產量與所述樣本煤炭產量的差異值；

基于所述差異值對所述初始預測模型進行調整；

將所述樣本用戶數據輸入調整后的所述初始產量預測模型，輸出得到新的預測樣本煤炭產量；

響應于所述預測樣本煤炭產量與所述樣本煤炭產量的差異小于差異閾值，確定訓練完成并確定所述產量預測模型。