(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 202210720027.2 (22)申请日 2022.06.23 (71)申请人 广东电网有限责任公司 地址 510600 广东省广州市越秀区东 风东 路757号 申请人 广东电网有限责任公司佛山供电局 (72)发明人 陈斐然　周克楠　招婉媚　朱迪　 何德卫　戚建平　梁永权　郭子科　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 彭东威 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) G06F 16/25(2019.01) (54)发明名称 输入变量缺失情况下的非确定性能耗预测 方法及相关装置 (57)摘要 本申请公开了一种输入变量缺失情况下的 非确定性能耗预测方法及相关装置， 包括： 通过 apriori算法根据用户定义的关联规则， 分析数 据库中各已知输入变量与未知输入变量之间是 否存在关联规则关系； 当已知输入变量与未知输 入变量之间存在关联规则关系时， 根据二者关联 规则进行未知输入变量的分布预测， 否则， 根据 未知输入变量的值域建立均匀分布， 从而得到未 知输入变量的分布区间； 基于分布区间对未知输 入变量进行抽样， 得到未知输入变量集； 将未知 输入变量集输入到能耗模型中进行批量计算， 得 到能耗预测值的分布范围； 从而解决了现有技术 在输入变量缺失情况下， 能耗预测精度较低的技 术问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115034492 A 2022.09.09 CN 115034492 A 1.一种输入变量 缺失情况 下的非确定性能耗预测方法， 其特 征在于， 包括： 通过apriori算法根据用户定义的关联规则， 分析数据库中各已知输入变量与未知输 入变量之间是否存在关联规则关系； 当已知输入变量与 未知输入变量之间存在关联规则关系时， 根据二者关联规则进行未 知输入变量的分布预测， 否则， 根据未知输入变量的值域建立均匀分布， 从而得到未知输入 变量的分布区间； 基于所述分布区间对未知输入变量进行抽样， 得到未知输入变量 集； 将所述未知输入变量集输入到能耗模型中进行批量计算， 得到能耗预测值的分布范 围。 2.根据权利要求1所述的输入变量缺失情况下的非确定性 能耗预测方法， 其特征在于， 所述通过apriori算法根据用户定义的关联规则， 分析数据库中各已知输入变量与未知输 入变量之间是否存在关联规则关系， 之前还 包括： 对数据库中的连续变量进行离 散化处理。 3.根据权利要求1所述的输入变量缺失情况下的非确定性 能耗预测方法， 其特征在于， 所述通过apriori算法根据用户定义的关联规则， 分析数据库中各已知输入变量与未知输 入变量之间是否存在关联规则关系， 具体包括： 通过迭代找出数据库中符合预设阈值的所有频繁项集， 利用各所述频繁项集构建得到 满足用户最小信任度的关联规则， 从而分析数据库中各已知输入变量与未知输入变量之间 是否存在关联规则关系。 4.根据权利要求1所述的输入变量缺失情况下的非确定性 能耗预测方法， 其特征在于， 所述基于所述分布区间对未知输入变量进行抽样， 得到未知输入变量 集， 具体包括： 基于所述分布区间通过Morris分析法对未知输入变量进行抽样， 得到未知输入变量 集。 5.一种输入变量 缺失情况 下的非确定性能耗预测系统， 其特 征在于， 包括： 分析单元， 用于通过apriori算法根据用户定义的关联规则， 分析数据库中各已知输入 变量与未知输入变量之间是否存在关联规则关系； 建立单元， 用于当已知输入变量与未知输入变量之间存在关联规则关系时， 根据二者 关联规则进 行未知输入变量的分布预测， 否则， 根据未知输入变量的值域建立均匀分布， 从 而得到未知输入变量的分布区间； 抽样单元， 用于基于所述分布区间对未知输入变量进行抽样， 得到未知输入变量 集； 预测单元， 用于将所述未知输入变量集输入到能耗模型中进行批量计算， 得到能耗预 测值的分布范围。 6.根据权利要求5所述的输入变量缺失情况下的非确定性 能耗预测系统， 其特征在于， 还包括： 预处 理单元； 所述预处 理单元， 用于对数据库中的连续变量进行离 散化处理。 7.根据权利要求5所述的输入变量缺失情况下的非确定性 能耗预测系统， 其特征在于， 所述分析 单元， 具体用于： 通过迭代找出数据库中符合预设阈值的所有频繁项集， 利用各所述频繁项集构建得到 满足用户最小信任度的关联规则， 从而分析数据库中各已知输入变量与未知输入变量之间 是否存在关联规则关系。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115034492 A 28.根据权利要求5所述的输入变量缺失情况下的非确定性 能耗预测系统， 其特征在于， 所述抽样单 元， 具体用于： 基于所述分布区间通过Morris分析法对未知输入变量进行抽样， 得到未知输入变量 集。 9.一种输入变量缺失情况下的非确定性能耗预测设备， 其特征在于， 所述设备包括处 理器以及存 储器： 所述存储器用于存 储程序代码， 并将所述 程序代码传输给 所述处理器； 所述处理器用于根据 所述程序代码中的指令执行权利要求1 ‑4任一项所述的输入变量 缺失情况 下的非确定性能耗预测方法。 10.一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用于存储程序代 码， 所述程序代码用于执行权利要求1 ‑4任一项所述的输入变量缺失情况下 的非确定性能 耗预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115034492 A 3