[发明专利]能源供应量配比预设定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种能源供应量配比预设定方法，其特征在于，包括：

构建各种能源的价格预测模型；

利用所述各种能源的价格预测模型，分别预测未来一段时间后各种能源的价格；

构建各种能源的用量预测模型；

利用所述各种能源的用量预测模型，预测未来一段时间后各种能源的用量；

根据未来一段时间后各能源的预测价格、预测用量以及各能源之间的能量价格比换算关系，确定能源供应量配比，以使能源总消耗成本最低。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建各种能源的价格预测模型，包括：

采集各种能源的历史价格数据；

对所述历史价格数据进行预处理；

分别针对各种能源建立神经网络模型；

将预处理后的历史价格数据分为训练集数据和测试集数据；

利用训练集数据训练神经网络模型，利用测试集数据测试经过训练的神经网络模型，直至训练后的神经网络模型达到预设要求为止，得到各种能源的价格预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史价格数据包括：若干天中原料期货交易中每日的最高价、最低价、开盘价、收盘价、技术指标异同移动平均线、趋向指标、随机指标、变动率指标以及相应一段时间之后的原料价格。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述历史价格数据进行预处理，包括：对所述历史价格数据进行降维处理，然后去掉噪声较大的异常数据、补充缺失数据并删除重复数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建各种能源的用量预测模型，包括：

采集各种能源的历史用量数据；

对所述历史用量数据进行预处理；

针对各种能源分别建立神经网络模型；

将预处理后的历史用量数据分为训练集数据和测试集数据；

利用所述训练集数据训练所述神经网络模型，利用所述测试集数据测试经过训练的神经网络模型，直至训练后的神经网络模型达到预设要求为止，得到各能源的用量预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述历史用量数据进行预处理，包括：对所述历史用量数据进行降维处理，然后去掉噪声较大的异常数据、补充缺失数据并删除重复数据。

7.一种能源供应量配比预设定装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于构建各种能源的价格预测模型；

预测模块，用于利用所述各种能源的价格预测模型，分别预测未来一段时间后各种能源的价格；

所述构建模块，还用于构建各种能源的用量预测模型；

所述预测模块，还用于利用所述各种能源的用量预测模型，预测未来一段时间后各种能源的用量；

优化求解模块，用于根据未来一段时间后各能源的预测价格、预测用量以及各能源之间的能量价格比换算关系，确定能源供应量配比，以使能源总消耗成本最低。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以实现如权利要求1-6中任一所述的方法。