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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种能源动态预测与多能流耦合优化方法及能源管控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：CN118798526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410754541.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种能源动态预测与多能流耦合优化方法及能源管控系统是由张琦;张金辉设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能源动态预测与多能流耦合优化方法及能源管控系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种能源动态预测与多能流耦合优化方法及能源管控系统，包括如下步骤：S1、获取能源产耗历史数据、工况类型清单以及未来生产和检修计划；S2、使用优化后的融合自注意力机制的长短期记忆神经网络输出预测结果；S3、使用甘特图工况管理模块实现工况样本曲线或工况实例随工况节奏变化的自动调用；S4、将实时数据、异常工况信息、工况样本曲线相叠加，并结合历史工况信息，进行修正；S5、建立多能源耦合优化调度模型，使用多能源耦合优化调度模型对S4中最终动态预测结果进行调度。本发明为生产调度人员提供切实有效的决策方案，最终协助钢铁企业降低能源放散，全面提升系统能效与经济效益，降低生产运营成本。

本发明授权一种能源动态预测与多能流耦合优化方法及能源管控系统在权利要求书中公布了：1.一种能源动态预测与多能流耦合优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取能源产耗历史数据、工况类型清单、未来调度周期的生产和检修计划； S2、对历史数据进行预处理，得到预处理后历史数据；使用模板匹配方法提取预处理后历史数据中的周期特征；基于周期特征获取强相关特征点；构建融合自注意力机制的长短期记忆神经网络短预测模型并进行训练；采用灰狼优化算法对训练后的融合自注意力机制的长短期记忆神经网络短预测模型进行优化；使用优化后的融合自注意力机制的长短期记忆神经网络输出预测结果； S3、基于S2的预测结果建立工况样本库，建立甘特图工况管理模块，在甘特图工况管理模块中根据能源设备及其工况类型清单定义设备工况类型，基于设备工况类型定义工况样本曲线，使用甘特图工况管理模块实现工况样本曲线或工况实例随工况节奏变化的自动调用； S4、采集SCADA系统中不同设备能源产耗量的实时数据，采集异常工况信息，将实时数据、异常工况信息、工况样本曲线相叠加，得到多工况条件下设备能源产耗预测曲线以及煤气、蒸汽总产耗量的未来趋势曲线；找出与预测日具有相同工况条件的历史数据序列作为预测曲线的修正信息，按修正信息对产耗预测曲线和未来趋势曲线进行修正，得到不同设备能源产耗预测曲线、煤气柜柜位预测曲线以及煤气、蒸汽总产耗量的预测曲线，最终实现动态预测； S5、确定调度模型变量与模型约束条件，确定调度函数中成本项与惩罚项的参数取值方法，结合设备历史产耗数据采用数据驱动方式获得设备的效率特性方程，综合优化目标函数，建立多能源耦合优化调度模型，基于S4中能源动态预测曲线，得知未来一段时间内各设备能源分配情况以及能源总变化趋势，即未来每个设备的产耗量，调用多能源耦合优化调度模型基于未来每个设备的产耗量给出能源优化分配方案。

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