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龙图腾网恭喜北京天泽智云科技有限公司申请的专利一种能源需量的智能管理系统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：CN114219204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111296007.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种能源需量的智能管理系统是由晋文静;许泽霖;李洋;王佳兴;金超;李卫;付伟设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能源需量的智能管理系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种能源需量的智能管理系统，包括实时需量预测模块、长时需量预测模块、生产过程异常监测模块、超限归因分析模块、能源看板模块、参数配置模块等。本申请通过事前预防、事中建议、事后分析及集中配置展示实现了能源需量的全面智能管控；通过智能算法实现智能预测，智能监控高炉发电运行状态；将操作经验系统化，预测更准，措施更优；遇到问题可以量化追踪，全面系统的实现需量管理，实现了精细化管理。

本发明授权一种能源需量的智能管理系统在权利要求书中公布了：1.一种能源需量的智能管理系统，其特征在于，包括以下模块：实时需量预测模块，其基于机器学习算法建立实时需量预测模型，实现分钟级的实时需量预测；长时需量预测模块，其根据排产计划、检修计划、母联切换状态及过去用电设备的数据实现未来周天级的能源需量预测；生产过程异常监测模块，其对生产过程关注的数据质量进行异常判断，然后对设备的运行状态进行异常检测，当检测到异常发生时，提供调控建议；超限归因分析模块，其自动分析能源需量的超限原因，并对自动分析的超限原因进行正确与否的人工反馈；能源看板模块，其能够展示对能源需量管理的信息；参数配置模块，其能够对和能源需量相关的参数进行配置；所述实时需量预测模块包括以下子模块：设备分类模块，其根据设备用电数据特性划分设备类型，将设备分为冲击大负荷设备和非大负荷设备；特征提取模块，其根据设备用电数据、影响设备用电的关键数据、表征设备状态变化的关键数据分别提取特征；工况识别模块，其通过对母联状态的识别，识别出不同的工况，针对不同的工况建立不同的模型，将模拟的所有工况分别训练，得到不同工况的预测模型；模型训练模块，其将特征提取处理后的数据采用机器学习算法训练不同工况的预测模型，优化调整参数，得到未来预设时间的预测模型；实时预测模块，其实时使用最近某段时间的数据，通过特征提取模块构造特征，选择模型训练模块训练出来的模型实现预设时间的预测；所述实时需量预测模块还包括模型在线更新模块，在实时预测模块预测的结果超过偏差阈值时，利用实际发生的工况数据，重新经过特征提取模块来训练模型；所述长时需量预测模块将预测周期的能源需量分成两部分：一部分是钢种用电相关设备的预测需量，这部分需量通过各钢种的历史数据和排产计划计算得到；另一部分是除钢种用电相关设备以外的其他设备的预测需量，通过计算基准周期和预测周期运行状态不一致的设备需量变化和没有启停变化的设备需量得到；所述生产过程异常监测模块包括以下子模块：数据质量判断模块，其采用基于统计或规则的方法对通过传感器采集的生产过程数据质量进行初步判断，然后采用基于统计的方法或基于异常监测算法的方法，判断测量值和实际值是否偏差过大；设备异常检测模块，其在数据质量正常时，通过规则或机器学习算法对设备运行状态是否异常进行判断；调控规则建议模块，其在所述设备异常检测模块判断设备发生异常且所述数据质量判断模块判断数据质量正常时，对设备异常的种类进行判断，触发调控建议，以为操作人员提供参考；所述调控规则建议模块包括异常判断标准配置单元和调控规则建议库单元；其中，建立调控规则建议库的方法包括以下步骤：首先，梳理所有设备在各种工况下的能源需量；然后，对设备调控划分优先级顺序，综合考虑生产工艺和各设备的能源需量计划，通过量化指标并参考实际调控经验形成相应的调度组合，最终固化成调控规则建议库。

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