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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利综合能源用关键参数数据挖掘及长期配置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：CN114444955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210113731.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权综合能源用关键参数数据挖掘及长期配置预测方法及系统是由王建学;王晓贝;汤志伟;鲁泽龙;杨蒙;叶露遥;薛霖;李浩天;刘梦华设计研发完成，并于2022-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本综合能源用关键参数数据挖掘及长期配置预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合能源用关键参数数据挖掘及长期配置预测方法及系统，采用关键参数信息提取方法获取最新参数，并使用深度聚类算法将综合能源设备参数进行聚类，构建综合能源设备库和供能枢纽经济性量化内部优化配置模型；得出基准年不同季节的典型用能特征；采用源荷匹配选型建模方法对四种典型能量枢纽进行优化组合，得出满足不同季节各种用能需求的配置方案；预测典型设备的参数变化趋势，随后采用多种模型进行生命周期曲线拟合方法，对用能需求进行长期预测；最后将所获得的预测结果，采用源荷匹配选型建模方法进行优化组合，得到长期的预测配置方案。本发明提高了预测准确性，具有参数自动识别、自动修正，使得预测结果更符合实际情况。

本发明授权综合能源用关键参数数据挖掘及长期配置预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.综合能源用关键参数数据挖掘及长期配置预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用卷积神经网络对网络信息进行分类，然后通过循环神经网络进行关键参数信息提取，采用深度聚类方法对关键参数信息进行聚类，构建综合能源设备库；S2、从步骤S1构建的综合能源设备库中耦合不同的综合能源设备，构建供能枢纽经济性量化内部优化配置模型，在利润最大的情况下对供能枢纽经济性量化内部优化配置模型进行求解，得出包括电-冷热-气-氢能量枢纽、电-冷热-气型能量枢纽、电-冷热型能量枢纽、电-气-氢型能量枢纽四种能量枢纽的最优选型方案；S3、采用聚类特征提取技术，对于基准年第M年的电、冷、热、气、氢负荷数据进行预处理，通过聚类得出第M年不同园区不同时刻的典型用能特征；S4、采用园区源荷匹配的选型建模方法，根据步骤S3得出的第M年不同园区不同时刻的典型用能特征，选取步骤S2得到的能量枢纽的最优选型方案进行优化供能，在园区年度成本最低的情况下对园区源荷匹配模型进行求解，得出满足不同季节各种用能需求的各类供能枢纽的数量配比；将所有园区的配置进行加和，得到对应地区第M年的综合能源配置方案；S5、利用步骤S1中设备的关键参数信息，采用时间序列预测方法将时间序列转化为曲线形状，采用卷积神经网络模型进行分析，预测第M+1年到期末N年的典型设备关键参数信息变化趋势；S6、采用生命周期曲线拟合方法对园区用能需求进行预测，预测第M+1年到期末N年园区各类用能的发展需求；S7、将步骤S5预测的第M+1年到期末N年的典型设备参数变化趋势和步骤S6预测的第M+1年到期末N年园区各类用能发展需求作为输入参数，利用步骤S4的园区源荷匹配的选型建模方法预测得到第M+1年到期末N年的该地区综合能源长期配置方案。

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