[发明专利]基于三参数指数平滑的能耗预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，包括：

获取设备历史时间段内的能耗数据；

将获取的能耗数据分别进行利用具有季节性的指数平滑加法模型和季节性求和自回归移动平均模型进行拟合；

将上述两个模型的拟合结果与设定加权值进行加权求和，得到设备的能耗预测值；其中，两个模型的拟合结果的加权值之和等于1。

2.如权利要求1所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，所述具有季节性的指数平滑加法模型的平滑系数与能耗数据波动呈正相关。

3.如权利要求1所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，当能耗数据的时间序列呈稳定的水平趋势时，平滑系数的取值范围为0.05-0.20。

4.如权利要求1所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，当能耗数据的时间序列有波动，但在自定义的长期时间段内趋势变化幅度小于设定幅度阈值，则平滑系数的取值范围为0.1-0.4。

5.如权利要求1所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，当能耗数据的时间序列有波动且波动超过设定波动阈值，但在自定义的长期时间段内趋势变化幅度也超过设定幅度阈值，则平滑系数的取值范围为0.6-0.8。

6.如权利要求1所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，所述具有季节性的指数平滑加法模型为Holt-Winters三参数指数平滑加法模型。

7.如权利要求1所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法，其特征在于，应用SAS进行季节性求和自回归移动平均模型的拟合和预测。

8.一种基于三参数指数平滑的能耗预测系统，其特征在于，包括：

历史能耗数据获取模块，其用于获取设备历史时间段内的能耗数据；

能耗数据拟合模块，其用于将获取的能耗数据分别进行利用具有季节性的指数平滑加法模型和季节性求和自回归移动平均模型进行拟合；

能耗预测模块，其用于将上述两个模型的拟合结果与设定加权值进行加权求和，得到设备的能耗预测值；其中，两个模型的拟合结果的加权值之和等于1。

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时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法中的步骤。

10.一种计算机设备，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程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于三参数指数平滑的能耗预测方法中的步骤。