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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种适应动态生产的离散制造企业能耗预测方法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：CN119558896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411469902.X，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种适应动态生产的离散制造企业能耗预测方法是由王旭;李明泽;刘培基;梁天飚设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适应动态生产的离散制造企业能耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适应动态生产的离散制造企业能耗预测方法，包括：采集离散制造企业的时序能耗数据并构建数据集，以获取离散制造企业的能耗曲线；采用预设的计算方式将1D的时序能耗数据重新排列为2D矩阵；采用预设的卷积模块对2D矩阵进行处理，并将数据后的数据进行加权求和计算，然后将卷积模块进行堆叠并采用残差连接；将卷积模块的输出结果输入全连接层，生成对下一时刻的预测结果，实现对离散制造企业能耗预测。本发明采用时间序列周期性信息挖掘方法，识别离散制造企业由于生产、设备动变引起的能耗时序变化，以提升离散制造企业能耗预测精度，实现能源消耗波动大、消耗规律不显著的离散制造企业能耗的精准预测。

本发明授权一种适应动态生产的离散制造企业能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种适应动态生产的离散制造企业能耗预测方法，其特征在于，包括： 采集离散制造企业的时序能耗数据并构建数据集，以获取所述离散制造企业的能耗曲线；其中，所述时序能耗数据为1D的时序能耗数据； 采用预设的计算方式将所述1D的时序能耗数据重新排列为2D矩阵，以便捕捉短期和长期的时序能耗数据的动变特征；具体包括： 采用傅里叶变换分析所述时序能耗数据的频率域，以识别能耗数据中的主要周期，进而通过对频谱的计算，选择前k个振幅超过设定值的频率进而确定相应周期的长度； 基于识别的周期性特征，将选择的k个原始1D时序能耗数据重新排列为k个2D矩阵，以便分别捕捉短期和长期的时序能耗数据的动变特征；其中，矩阵的列表示一个周期内的能耗变化，矩阵的行表示不同周期间相同时间点的能耗变化； 采用预设的卷积模块对所述2D矩阵进行处理，并将处理后的数据进行加权求和计算，然后将卷积模块进行堆叠，采用残差连接以保证信息在深层网络中有效传递和聚合；具体包括： 采用Inception模块将处理后的2D矩阵重新转换回1D形式；其中，Inception模块为采用多尺度的2D卷积核的模块； 将计算的周期幅值大小作为权值，采用Softmax函数对不同的1D时序能耗数据进行加权求和，融合为当前层的输出； 将卷积模块堆叠，采用残差连接以保证信息在深层网络中有效传递和聚合； 将卷积模块的输出结果输入全连接层，生成对下一时刻的预测结果，实现对所述离散制造企业能耗预测。

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