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申请/专利权人：浪潮工业互联网股份有限公司

摘要：本申请公开了一种基于工业互联网的电厂成本预测方法、设备及介质，方法包括：基于工业互联网获取电厂中各生产部门在历史生产过程中产生的成本数据，成本数据包括原料使用量、原料单价；对成本数据进行数据清洗；将数据清洗后的成本数据作为训练样本，训练得到分类模型，以通过分类模型将所有生产部门对应的所有成本数据进行分类，得到数据分类结果；根据数据分类结果，以及各成本数据所属的生产部门，对各生产部门进行分类，得到部门分类结果；针对部门分类结果中的每类生产部门，将该生产部门对应的成本数据作为训练样本，训练得到该类生产部门对应的成本预测模型，以通过成本预测模型，对在指定时间段内的发电成本进行预测。

主权项：1.一种基于工业互联网的电厂成本预测方法，其特征在于，包括：基于工业互联网获取电厂中各生产部门在历史生产过程中产生的成本数据，所述成本数据包括原料使用量、原料单价；对所述成本数据进行数据清洗；将数据清洗后的所述成本数据作为训练样本，训练得到分类模型，以通过所述分类模型将所有生产部门对应的所有成本数据进行分类，得到数据分类结果；根据所述数据分类结果，以及各所述成本数据所属的生产部门，对所述各生产部门进行分类，得到部门分类结果；针对所述部门分类结果中的每类生产部门，将该生产部门对应的成本数据作为训练样本，训练得到该类生产部门对应的成本预测模型，以通过所述成本预测模型，对在指定时间段内的发电成本进行预测；根据所述数据分类结果，以及各所述成本数据所属的生产部门，对所述各生产部门进行分类，得到部门分类结果，具体包括：针对每个所述生产部门，确定该生产部门对应的成本数据在所述数据分类结果的各数据类别中的分布状态；根据各所述生产部门对应的分布状态，确定各生产部门之间的相似等级；将所述相似等级高于预设等级的生产部门，作为同一部门类别；根据各所述生产部门对应的分布状态，确定各生产部门之间的相似等级，具体包括：确定数据分类结果的各数据类别分别对应的权重，所述权重与所述数据类别中包含的数据量呈正相关；根据所述权重，以及根据各所述生产部门对应的分布状态之间的相似程度，确定各生产部门之间的相似等级；通过所述成本预测模型，对在指定时间段内的发电成本进行预测之后，所述方法还包括：确定所述数据清洗过程中，被筛除的第一成本数据；对所述第一成本数据进行数据分析，以在其中确定第二成本数据，所述第二成本数据的异常是由于外界环境因素导致的；确定所述指定时间段内，发生所述外界环境因素的概率，并在所述概率超过预设概率后，通过所述第二成本数据对预测结果进行补偿；对所述第一成本数据进行数据分析，以在其中确定第二成本数据，所述第二成本数据的异常是由于外界环境因素导致的，具体包括：针对每条所述第一成本数据，确定该第一成本数据发生异常的字段是否属于预设的字段；若是，则确定该第一成本数据的连续程度，所述连续程度与该第一成本数据与其他第一成本数据之间的时间间隔呈负相关；若所述连续程度高于预设程度，则采集该第一成本数据的发生时间对应的外界环境因素，并在所述对应的外界环境因素出现异常时，将该第一成本数据确定为第二成本数据。

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