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龍圖騰網恭喜南京江行聯加智能科技有限公司申請的專利工業園區能耗預測方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117521913B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311631646.5，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權工業園區能耗預測方法、裝置、設備及存儲介質是由邵俊松;張聰;樊小毅;龐海天;宋丹陽設計研發完成，并于2023-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本工業園區能耗預測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明屬于能源技術領域，公開了一種工業園區能耗預測方法、裝置、設備及存儲介質；該方法包括：獲取目標園區的歷史能耗和歷史初始參數，分析各個歷史初始參數的能耗關聯度，得到歷史參考參數；對歷史參考參數共線性診斷，剔除歷史參考參數中的強關聯性參數，得到歷史目標參數；根據歷史目標參數構建基礎建筑能耗模型進行能耗模擬，得到用電能耗系數；根據用電能耗系數預測園區的固定能耗和可變能耗，得到目標園區的預測能耗；本發明通過分析影響工業園區能耗的因素，基于關聯度最高的因素從基礎用電和變量用電對未來能耗預測，根據預測能耗對工業園區能耗進行管控，從而避免不必要的能源浪費，實現精益化管控以及更加環保的能源使用。

本發明授權工業園區能耗預測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種園區能耗預測方法，其特征在于，所述園區能耗預測方法包括：獲取目標園區的歷史能耗和多個歷史初始參數，對各個歷史初始參數進行能耗關聯度分析，得到歷史參考參數；對所述歷史參考參數進行共線性診斷，根據診斷結果剔除所述歷史參考參數中的強關聯性參數，得到歷史目標參數；根據所述歷史目標參數構建基礎建筑能耗模型，基于基礎建筑能耗模型進行能耗模擬，得到用電能耗系數；根據所述用電能耗系數預測園區的固定能耗和可變能耗，根據所述固定能耗和可變能耗得到目標園區的預測能耗；所述獲取目標園區的歷史能耗和多個歷史初始參數，對各個歷史初始參數進行能耗關聯度分析，得到歷史參考參數，包括：獲取目標園區的歷史能耗和多個歷史初始參數，所述歷史初始參數包括建筑面積、窗戶數量、空調數量、人員數量、人均收入；根據所述目標園區的歷史能耗和多個歷史初始參數構建原始序列，對所述原始序列進行無量綱化處理，得到參考序列；根據預設分辨系數計算所述參考序列中各個歷史初始參數與歷史能耗之間的關聯系數；根據所述關聯系數進行能耗關聯度分析，得到歷史參考參數；所述根據所述關聯系數進行能耗關聯度分析，得到歷史參考參數，包括：對所述各個歷史初始參數與所述歷史能耗進行平滑處理，得到平滑處理后的歷史初始參數和歷史能耗；根據所述關聯系數、平滑處理后的歷史初始參數和歷史能耗計算所述各個歷史初始參數與歷史能耗之間的關聯度；根據所述關聯度對所述各個歷史初始參數進行排序，選取排序后前預設個數的歷史初始參數作為歷史參考參數；所述對所述歷史參考參數進行共線性診斷，根據診斷結果剔除所述歷史參考參數中的強關聯性參數，得到歷史目標參數，包括：根據所述歷史參考參數構建白化微分方程，根據所述歷史參考參數計算白化參數；根據白化參數對所述白化微分方程求解，得到預測模型；根據所述預測模型對所述歷史參考參數進行驗證，得到驗證結果，根據驗證結果進行共線性診斷；根據所述診斷結果得到強關聯性參數，剔除所述歷史參考參數中的強關聯性參數，得到歷史目標參數；所述根據所述歷史目標參數構建基礎建筑能耗模型，基于所述基礎建筑能耗模型進行能耗模擬，得到用電能耗系數，包括：獲取目標園區的歷史氣象數據；根據所述歷史氣象數據和所述歷史目標參數構建多個初始模型，通過對各個初始模型進行模擬，得到各個初始模型對應的模擬能耗；分別計算各個初始模型對應的模擬能耗與所述歷史能耗之間的能耗誤差，將最小能耗誤差對應的初始模型作為基礎建筑能耗模型；基于所述基礎建筑能耗模型進行能耗模擬，得到用電能耗系數。

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