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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种基于人工智能的企业能源经济管理优化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：CN120893804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511438655.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的企业能源经济管理优化方法及系统是由周哲豪;张金茹;王一川;张根林设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的企业能源经济管理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据预测领域，具体涉及一种基于人工智能的企业能源经济管理优化方法及系统。包括：获取历史电能数据，确定基准数据和目标数据；计算目标数据和基准数据的时间差异性，确定分析有效段时长，获取初始分析有效段；计算每个初始分析有效段的分布集中度，确定分析有效段；获取分析有效段中的滞后项代表点，计算每个滞后项代表点对应的代表点活跃性；确定滞后项代表点对应的滞后差分权重，得到优化后的滞后项代表点；确定每个滞后项代表点的额外点数量；通过ARIMA算法输出预测电能数据。本发明可以提高对电能数据的预测准确程度。

本发明授权一种基于人工智能的企业能源经济管理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的企业能源经济管理优化方法，其特征在于，包括： 获取历史电能数据，将历史电能数据中第n个周期内的数据确定为基准数据，其中，历史电能数据为将电能数据按照预设时间周期进行划分得到的，且不同预设时间周期内的历史电能数据的时间轴相同； 将历史电能数据中第n-j个周期内的数据确定为目标数据，其中，n和j为正整数，n大于j，且第n-j个周期内的数据不为第1个周期内的数据； 获取目标数据和基准数据的峰值用电时刻，分别得到目标时刻序列和基准时刻序列，其中，目标数据为历史电能数据中第n-j个周期的数据，基准数据为历史电能数据中第n个周期的数据； 计算目标时刻序列中第m个元素和基准时刻序列中第m个元素的差值的绝对值，确定为目标数据和基准数据的第m个时刻时间差异性； 获取目标数据和基准数据的每个时刻的第m个时刻时间差异性并求和，得到目标数据和基准数据的第j个周期时间差异性； 分别将历史电能数据中第n-j个周期到第n-1个周期的数据作为目标数据，获取目标数据分别和基准数据的第j个周期时间差异性并求和，得到目标数据和基准数据的时间差异性； 根据时间差异性计算目标数据和基准数据的峰值排布性； 将峰值排布性最高的目标数据的周期数和基准数据的周期数之间的周期长度确定为分析有效段时长； 按照分析有效段时长对历史电能数据进行划分，得到初始分析有效段； 计算每个初始分析有效段的分布集中度，将分布集中度大于预设集中度阈值的初始分析有效段确定为分析有效段； 获取分析有效段中的滞后项代表点； 使用最小二乘法将滞后项代表点进行拟合得到连续曲线； 获取连续曲线的斜率区间，并将斜率区间按照预设斜率长度进行划分，得到斜率区间； 计算每个斜率区间的活跃性，将滞后项代表点的斜率对应斜率区间的活跃性确定为滞后项代表点对应的代表点活跃性； 将代表点活跃性的归一化值，确定为滞后项代表点对应的滞后差分权重，得到优化后的滞后项代表点； 依据预设滞后差分权重与额外点数量的对应关系，确定每个滞后项代表点的额外点数量； 将优化后的滞后项代表点作为ARIMA算法的样本数据的输入，将每个滞后项代表点的额外点数量作为ARIMA算法的滞后差分的插入样本点数量并运行ARIMA算法，通过ARIMA算法输出预测电能数据。

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