(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211084998.9 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 国网冀北电力有限公司电力科 学研 究院 地址 100045 北京市西城区复兴门外地 藏 庵南巷一 号 申请人 北京师范大学　国家电网有限公司 (72)发明人 周卫青　李朋　吴华成　田贺忠　 白孝轩　周子龙　丁立萍　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 崔博　叶明川 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 企业生产负荷率的预测方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种企业生产负荷率的预测 方法及装置， 涉及电力大数据技术领域。 该方法 包括： 获取目标企业在待预测时段的用电量； 根 据所述用电量 以及预先生成的生产负荷率预测 模型确定待预测时段的生产负荷率预测值； 其 中， 所述生产负荷率预测模型是根据目标企业的 多个历史电量数据以及对应的多个历史生产负 荷率数据聚类 分析得到的。 本申请能够根据电力 数据得到企业生产负荷率的定量值， 相比现有技 术根据电量数据通常只能判断企业停限产有了 明显提升； 本申请只需要企业的特征电量对应的 产量数据即可建立电量与产量之间的关系； 本申 请能够应用于各类工业企业， 具有广泛适用性， 且技术成本较低， 便于推广应用。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 115496270 A 2022.12.20 CN 115496270 A 1.一种企业 生产负荷率的预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标企业在待预测时段的用电量； 根据所述用电量以及预先生成的生产负荷率预测模型确定待预测时段的生产负荷率 预测值； 其中， 所述生产负荷率预测模型是根据目标企业的多个历史电量数据以及对应的 多个历史生产负荷率数据聚类分析 得到的。 2.根据权利要求1所述的企业生产负荷率的预测方法， 其特征在于， 建立所述生产负荷 率预测模型的步骤 包括： 获取目标企业的多个历史电量数据； 对所述多个历史电量数据进行聚类分析， 得到多组聚类数据以及每组聚类数据的中心 电量值； 根据各中心电量 值及其对应的生产负荷率 生成所述 生产负荷率预测模型。 3.根据权利要求2所述的企业生产负荷率的预测方法， 其特征在于， 所述对所述多个历 史电量数据进行聚类分析， 得到多组聚类数据以及对应的多个中心电量 值， 包括： 初始聚类步骤： 将所述多个历史电量数据中的k个电量值作为初始中心值对所述多个 历史电量数据进行聚类， 得到k组初始聚类数据； 所述k个电量值是从所述多个历史电量数 据中随机 选取的； k 为正整数； 中心确定步骤： 分别根据各组聚类数据中的历史电量数据确定对应的k个中心电量 值； 再次聚类步骤： 根据 所述k个中心电量值对所述多个历史电量数据 再次进行聚类， 得到 k组更新聚类数据； 重复执行所述中心确定步骤和所述再次聚类步骤， 直到所述 k个中心电量 值不变。 4.根据权利要求3所述的企业 生产负荷率的预测方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述多个历史电量数据以及所述k个中心电量值确定聚类数据为k组时对应的聚 类误差； 根据k取不同值时的聚类误差确定最佳聚类数量K。 5.根据权利要求4所述的企业生产负荷率的预测方法， 其特征在于， 所述根据 各中心电 量值及其对应的生产负荷率 生成所述 生产负荷率预测模型， 包括： 获取k取最佳聚类数量K时的k个中心电量 值及其对应的生产负荷率； 根据所述k个中心电量值及其对应的生产负荷率建立电量值与生产负荷率的函数关 系， 得到所述 生产负荷率预测模型。 6.一种企业 生产负荷率的预测装置， 其特 征在于， 包括： 用电量获取模块， 用于获取目标企业在待预测时段的用电量； 生产负荷率预测模块， 用于根据所述用电量以及预先生成的生产负荷率预测模型确定 待预测时段的生产负荷率预测值； 其中， 所述生产负荷率预测模型是根据目标企业的多个 历史电量数据以及对应的多个历史生产负荷率数据聚类分析 得到的。 7.根据权利要求6所述的企业 生产负荷率的预测装置， 其特 征在于， 还 包括： 历史数据获取模块， 用于获取目标企业的多个历史电量数据； 聚类中心确定模块， 用于对所述多个历史电量数据进行聚类分析， 得到多组聚类数据 以及每组聚类数据的中心电量 值； 模型构建模块， 用于根据各中心电量值及其对应的生产负荷率生成所述生产负荷率预权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496270 A 2测模型。 8.根据权利要求7所述的企业生产负荷率的预测装置， 其特征在于， 所述 聚类中心确定 模块包括聚类中心确定单 元， 用于： 初始聚类： 将所述多个历史电量数据中的k个电量值作为初始中心值对所述多个历史 电量数据进行聚类， 得到k组初始聚类数据； 所述k个电量值是从所述多个历史电量数据中 随机选取的； k 为正整数； 中心确定： 分别根据各组聚类数据中的历史电量数据确定对应的k个中心电量 值； 再次聚类： 根据所述k个中心电量值对所述多个历史电量数据再次进行聚类， 得到k组 更新聚类数据； 重复执行所述中心确定步骤和所述再次聚类步骤， 直到所述 k个中心电量 值不变。 9.根据权利要求8所述的企业生产负荷率的预测装置， 其特征在于， 所述 聚类中心确定 模块还包括最佳聚类数量确定单 元， 用于： 根据所述多个历史电量数据以及所述k个中心电量值确定聚类数据为k组时对应的聚 类误差； 根据k取不同值时的聚类误差确定最佳聚类数量K。 10.根据权利要求9所述的企业生产负荷率的预测装置， 其特征在于， 所述模型构建模 块具体用于： 获取k取最佳聚类数量K时的k个中心电量 值及其对应的生产负荷率； 根据所述k个中心电量值及其对应的生产负荷率建立电量值与生产负荷率的函数关 系， 得到所述 生产负荷率预测模型。 11.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所 述的企业 生产负荷率的预测方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项 所述的企业生产负荷率的 预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496270 A 3