[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

本申請關于煤炭企業產量的預測方法，涉及煤炭產量預測技術領域。該方法包括：獲取用戶數據，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；對用戶數據進行預處理，得到待挖掘用戶數據；將待挖掘用戶數據輸入產量預測模型中，輸出得到與目標煤炭企業對應的預測煤炭產量，產量預測模型為基于以電折煤原理的人工智能模型。對應獲取到的目標煤炭企業的用戶數據，在對于數據進行預處理后，通過產量預測模型對于待挖掘用戶數據進行數據處理，得到預測煤炭產量。基于以電折煤的換算原理，實現對于用戶數據的多維度挖掘以及準確實時的預測結果輸出，提高了對于煤炭企業產煤量預測的準確性。

技術領域

本申請涉及煤炭產量預測技術領域，特別涉及一種煤炭企業產量的預測方法。

背景技術

近年來，國際市場能源價格大幅上漲，國內電力、煤炭供需持續偏緊，多種因素導致近期一些地方出現電力短缺的問題。

相關技術中，通常通過整理前一個月的企業產煤量的方式，進行當月產煤量的計算與確認，并同時對于下月或者當季度的產煤量進行預估。

然而，相關技術中的煤炭企業產量的預估方式僅考慮當月情況，偶然性高，對于企業生產變化情況的感知較差，致使預測的準確率低。

發明內容

本申請關于煤炭企業產量的預測方法及裝置，能用提高對于用電產煤企業的煤炭產量準確率。該方法包括：

獲取用戶數據，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，用戶數據包括與目標煤炭企業對應的企業用電量；

對用戶數據進行預處理，得到待挖掘用戶數據，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；

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

在一個可選的實施例中，產量預測模型包括產量預測子模型以及特征分解子模型；

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

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

將至少兩項用電量特征輸入產量預測子模型，輸出得到與目標煤炭企業對應的預測煤炭產量。

在一個可選的實施例中，用戶特征系數包括電煤折算系數以及用電量特征系數以及煤炭生產特征系數；

電煤折算系數用于表征目標煤炭企業的用電量與產煤量之間的關系；

用電量特征系數用于指示目標煤炭企業的用電狀態；

煤炭生產特征系數用于指示目標煤炭企業的煤炭生產狀態。

在一個可選的實施例中，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。

在一個可選的實施例中，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。

在一個可選的實施例中，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。

在一個可選的實施例中，對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；

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

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