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龙图腾网获悉国网山东省电力公司申请的专利一种基于可逆计算的耗能企业时序数据预测方法及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：CN118297271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410409922.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于可逆计算的耗能企业时序数据预测方法及系统是由王振坤;王鹏;樊静雨;穆聪聪;孔德秋;牛阳;胡桂彬;董云天;李秋爽;厉艳;李晨辉设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可逆计算的耗能企业时序数据预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信息处理技术领域，提供了一种基于可逆计算的耗能企业时序数据预测方法及系统，本发明中耗能企业时序数据预测模型为训练好的深度学习模型，训练时的输入样本包括局部时序信息和层次时序信息；同时，将实际时序数据与预测的时序数据进行比较，并根据比较结果对预测结果进行修订，在考虑层次时序信息的特殊性和复杂性基础上，通过实际时序数据与预测的序数据比较的可逆计算，在高耗能企业时序数据预测任务中，可以体现出对长期依赖关系的建模、灵活性适应不同时间尺度、支持变长序列、多任务学习以及处理异常值和波动等较好特性，选取均方根误差作为损失函数能够使得预测模型在企业时序数据预测任务上得到更好的约束。

本发明授权一种基于可逆计算的耗能企业时序数据预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆计算的耗能企业时序数据预测方法，其特征在于，包括： 获取企业能耗数据；所述企业能耗数据包括能源消耗、生产产量和设备状态，满足高耗能企业对能源消耗时序数据的预测需求； 根据企业能耗数据，以及预设的耗能企业时序数据预测模型，得到预测的时序数据；其中，所述耗能企业时序数据预测模型为训练好的深度学习模型，训练时的输入样本包括局部时序信息和层次时序信息；选取均方根误差作为损失函数； 将实际时序数据与预测的时序数据进行比较，并根据比较结果对预测结果进行修订；其中，考虑到层次时序信息的特殊性和复杂性，比较时，采用从较小粒度向较大粒度的层级进行延续；通过可逆计算，当企业数据上报不及时，根据企业以往的数据，对延误上报的数据进行合理预测；当延误的数据上报后，需要对预测的数据进行修订，重新核算，做到对数据的可逆计算，使用新数据覆盖预测数据、修订预测数据； 采用可逆计算，确保对预测的能耗数据进行修订；当新的实际能耗数据可用时，需要对之前的能耗预测数据进行修订；具体为：比较新数据和预测数据：将新的实际时序数据与之前预测的时序数据进行比较，以识别差异和偏差；从粒度较小的开始比较，依次延续到粒度较大的层级；修订能耗预测，根据新的实际数据，以及预测数据的日期标签和类型，修订之前的能耗预测数据；数据存储，将企业的时序数据分层存储到存系统中；保留修订历史记录，包括修订的时间、修订前后的数据信息；数据版本管理，每次修订都应生成新的版本，并确保可以随时回溯到之前的版本；及时更新，修订后的数据应及时更新到系统中，也应反馈到Informer模型中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区经二路150号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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