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龙图腾网恭喜南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司申请的专利一种综合能源系统设备参数超短期预测方法及装置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：CN113919559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111147126.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种综合能源系统设备参数超短期预测方法及装置是由黄源烽;郝飞;陈根军;姜彬;解凯;顾全;庄怀东;蒲桂林;鲍永;林阳;唐迪;季炳伟;王钧设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合能源系统设备参数超短期预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合能源系统设备参数超短期预测方法及装置，通过搭建历史数据库，完成机理分析和关联度分析，为预测模型建立过程中特征参数的选取提供理论依据；通过对历史数据库按照不同的设备工况进行数据划分并计算其对应的特征标识量，为后续工况预判、搜索并获取预测模型的输入数据提供判别标准；最终，通过相似性分析与灰色度建模实现预测参数的超短期预测，提供预测参数在未来0‑4小时、时间分辨率为5分钟的预测结果。本发明有效提高预测精度，为区域综合能源系统的优化调度和经济运行提供有效的参考依据。

本发明授权一种综合能源系统设备参数超短期预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种综合能源系统设备参数超短期预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 采集综合能源系统设备中包括预测参数在内的各设备参数的历史时序数据，构造历史数据库； 根据对设备的机理分析从历史数据库的设备参数中选取与预测参数相关的表征参数； 对表征参数进行关联分析，从表征参数中提取特征参数； 根据特征参数计算不同运行工况类别下特征标识量； 构建综合能源系统设备在线预测模型； 确定待预测设备所处运行工况类别，从对应的历史数据库中选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在线预测模型的输入，求解综合能源系统设备在线预测模型，得到待预测设备的设备参数预测值； 所述对表征参数进行关联分析，从表征参数中提取特征参数，包括如下步骤： 1从历史数据库中获取预测参数x0的参考序列和p个表征参数的比较序列， x0＝{x01,x02,…x0i…,x0n} 式中，x0为参考序列，x0i为预测参数的第i个相关参数，为第i表征参数的比较序列，为第i个比较序列的第j个相关参数，n为序列所包含的元素个数，p为表征参数个数； 2对参考序列和比较序列进行去量纲初始化处理，得到去量纲初始化后的参考序列和比较序列； x'0＝{1,x02x01,…,x0nx01} 3计算去量纲初始化后的参考序列x'0和比较序列在第k个相关参数上的灰色关联系数： 式中，η为分辨系数，表示两级最小差，表示两级最大差； 4计算每个表征参数的灰色关联度γi； 5设置灰色关联度阈值γ0，从中提取{γi|γi＞γ0,i＝1,2,…,p}的表征参数组成新的特征参数序列x1，x2，…，xq，其中，q为特征参数个数，q≤p； 所述根据特征参数计算不同运行工况类别下特征标识量，包括如下步骤： 根据设备的运行工况划分出工况类别，并按工况类别对历史数据进行划分； 根据划分的历史数据，计算对应工况类别的特征标识量；包括如下步骤： 1建立特征参数x1，x2，…，xq对预测参数x0的回归模型 式中，为回归系数，为基于回归模型计算的对象估计值； 2由下式求出各回归系数 式中，分别为x0，x1，x2，…，xq的平均值，T、R分别为回归模型的离差矩阵与回归矩阵； 式中，Tij表示矩阵T中第i行、第j列的元素，Ri表示矩阵R中第i个元素； 3用λ表征预测参数x0与特征参数x1，x2，…，xq在该工况下的整体相关程度，其计算公式为： 将λ作为每组工况数据对应的特征标识量； 所述构建综合能源系统设备在线预测模型，包括如下步骤： 1当到达预测周期后，以当前时刻为起始点，同时对参数x0，x1，x2，…，xq追溯m个历史数据作为在线建模的基础原始序列： 对做一次累加生成，得到序列 式中， 2由生成紧邻均值序列 式中， 式中，α为背景值； 3建立灰色度预测模型为 式中，a为发展系数，bi为驱动系数，h1k-1为线性校正量；h2为灰色作用量； 4灰色度预测模型可转化为 式中， 5对上式做一次累减还原运算，得到预测参数的在线预测模型： 所述确定待预测设备所处运行工况类别，包括如下步骤： 利用原始基础序列，计算预测参数x0与特征参数x1，x2，…，xq在当前时刻的实时标识量λ； 根据设备当前所处工况的实时标识量λ与判定条件，确定待预测设备所处运行工况类别；判定条件为满足下l的取值，其中L为总的工况分类数； 所述从对应的历史数据库中选取与当前时刻最为相似的特征参数原始基础序列的扩展序列作为综合能源系统设备在线预测模型的输入，求解综合能源系统设备在线预测模型，得到待预测设备的设备参数预测值，包括如下步骤： 1在对应的历史工况数据序列中，从预测参数的首个历史数据开始，选取m个数据点组成历史序列通过和预测参数的实测序列进行相似性判断，找到满足下式的相似序列在历史数据序列中的起始序号点s； 式中，为第s个点开始到第s+m-1个点结束的预测参数历史序列中第s+k-1个点的数据； 2得到对应的特征参数历史序列 式中，为第s+m个点开始到第s+m+f-1个点结束的特征参数历史序列中第s+m+k-1个点的数据，k为要预测点数，f为预测总点数； 将并入特征参数原始基础序列中，得到特征参数原始基础序列的扩展序列 对做一次累加生成，得到预测模型的输入序列 式中， 3将替换下式中计算 4将代入下式，得到设备预测参数在未来f个点的预测值为：

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