一种多源异构数据融合的煤矿用电量预测方法及系统

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一种多源异构数据融合的煤矿用电量预测方法及系统
申请号:CN202510873071
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120767797A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种多源异构数据融合的煤矿用电量预测方法及系统,属于电力系统领域,通过采集煤矿用电设备及区域的实时和历史多源数据,涵盖用电量、设备运行、生产工艺、环境数据,经预处理后提取相应特征;运用主成分分析法对特征筛选分类,结合随机森林模型获取不同关注用电量指标的特征子集;基于白鲸改进算法构建支持向量机预测模型,经训练验证实现用电量预测。依据预测结果,在尖峰时段合理安排关键设备的运行,与电力供应商协商电价优惠套餐,优化发电设备启停时间和生产工艺流程,将高耗能作业安排在低谷时段,降低用电成本。
技术关键词
多源异构数据融合 支持向量机预测模型 主成分分析法 设备运行数据 随机森林模型 指标 协方差矩阵 重采样技术 瓦斯涌出量 训练样本集 模块 训练集 特征值 数据验证 预测系统 发电设备 功率因数