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龙图腾网获悉北京南瑞数字技术有限公司;南瑞集团有限公司申请的专利基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法和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：CN115759342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211285921.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法和系统是由谭瑶;王靖韬;王志光;张庆贺;周静;王佳伟;李英吉;付禹昕;张元博;杨鑫;陈秀新;毛求福;姜德阳;徐玮;赵政嘉;陈闯;单露设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法和系统，其中预测方法包括：1、根据历史数据构建原始样本集，所述原始样本集中的样本r由第1到k日的状态序列s1,s2,…,sk‑1,sk和第k+1日的电厂耗煤量ck+1构成；对原始样本集中的样本进行归一化，得到训练样本集；2、构建LGBM模型，所述LGBM模型用于根据1,2,…,k日的状态序列预测k+1日的电厂耗煤量；3、采用贝叶斯优化算法对LGBM模型进行训练，优化超参数；4、获取当前日期和前k‑1日的状态构成状态序列，将所述状态序列输入训练好的LGBM模型，LGBM模型输出当前日期后一日的预测耗煤量；根据当前日期的煤炭库存量和运输计划，计算当前日期后一日的煤炭库存量。该方法能够准确预测电厂的煤炭库存量。

本发明授权基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法，包括训练阶段和预测阶段，其特征在于，所述训练阶段包括： 步骤1、根据历史数据构建原始样本集，所述原始样本集中的样本r由第1到k日的状态序列s1,s2,…,sk-1,sk和第k+1日的电厂耗煤量ck+1构成：r＝s1,s2,…,sk-1,sk,ck+1； 其中第k日的状态sk包括第k日的电厂耗煤量ck、电厂输电区域的最高气温最低气温天气状态wk、以及日dk、月mk、年yk、季节lk： 对原始样本集中的样本进行归一化，得到训练样本集； 步骤2、构建LGBM模型，所述LGBM模型用于根据1,2,…,k日的状态序列预测k+1日的电厂耗煤量； 步骤3、采用贝叶斯优化算法对LGBM模型进行训练，优化超参数，具体步骤为： S1、随机初始化LGBM模型的超参数，设为x0，根据训练样本集计算在超参数x0下的损失函数值loss0； x0和loss0构成初始数据集D0＝{x0,loss0}；初始化最大迭代次数N；初始化当前迭代次数t＝1；初始化最小损失值lossmin＝loss0，初始化最优超参数xbest＝x0； S2、计算似然函数： 其中Pxi|f表示超参数xi在当前分布函数fx下的概率，xi为数据集中第i个样本中的超参数； 分布函数fx为采用Matern核的高斯过程： fx～Nμx,KMaternx,x′ 其中μx为数据集中超参数的均值，KMaternx,x′为Matern核函数，x,x′均为数据集中的超参数； 计算后验分布：Px|Dt-1＝Likehood*fx； S3、计算基于后验分布的PI函数值：PIx|Dt-1＝Pfx≥fx++ε|Dt-1； 其中ε≥0为预设参数； 获取PI函数值取最大值时对应的x，作为当前迭代的超参数xt： S4、计算当前迭代的超参数xt对应的目标函数值：losst＝fxt； 如果losst＜lossmin，更新lossmin＝losst，并更新最优超参数xbest＝xt； S5、将xt,losst加入Dt中，得到当前迭代的数据集Dt＝Dt-1∪xt,losst； S6、如果t＜N，令t加一，跳转至步骤S2进行下一次迭代； 如果t＝N，则最优超参数xbest作为LGBM模型优化后的超参数； 所述预测阶段为： 步骤4、获取当前日期和前k-1日的状态构成状态序列，将所述状态序列输入训练好的LGBM模型，LGBM模型输出当前日期后一日的预测耗煤量； 根据当前日期的煤炭库存量和运输计划，计算当前日期后一日的煤炭库存量； 步骤5、根据天气预报获取电厂输电区域当前日期未来M天内每一天的最高气温、最低气温、天气状态； 根据步骤4依次获取当前日期未来1到M+1天的电厂耗煤量；并根据未来1到M+1天的运输计划计算当前日期未来1到M+1天的煤炭库存量； 其中，； 其中，Num为训练样本集中样本的数量，为训练样本集第n个样本中真实的归一化电厂耗煤量，cn为LGBM模型根据训练样本集第n个样本得到的预测电厂耗煤量。

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