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龙图腾网获悉上海交通大学;中船第九设计研究院工程有限公司申请的专利一种融合SARIMAX预测及船厂关键动力设施调度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：CN121352321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511437108.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种融合SARIMAX预测及船厂关键动力设施调度优化方法及系统是由王真;蒙潇然;徐胜文;邵帅;吴霓衫;王超设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合SARIMAX预测及船厂关键动力设施调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种融合SARIMAX预测及船厂关键动力设施调度优化方法及系统，涉及动力设施负荷预测技术领域。该方法包括：对初始数据进行预处理；对预处理后数据进行平稳性检验和白噪声检验，得到最终数据；根据最终数据选出符合最优模型准则的最优变量，确定SARIMAX最优超参数；利用季节性和非季节性的阶数以及外生变量训练SARIMAX预测模型参数并进行拟合处理；基于历史多工况数据类型对应的SARIMAX预测模型进行预测，得到气体负荷使用量；将气体负荷使用量的有限空间范围与气体预测使用量进行校核，基于校核通过的SARIMAX预测模型，对船厂关键动力设施进行调度优化。本申请可将船厂关键动力设施空压机组的有效运行比率提升，降低综合能耗，实现船厂数据驱动的精细化能源管理。

本发明授权一种融合SARIMAX预测及船厂关键动力设施调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合SARIMAX预测及船厂关键动力设施调度优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取初始数据，对所述初始数据进行预处理，有效处理初始数据中的异常数据，获得预处理后数据； 对所述预处理后数据进行平稳性检验和白噪声检验，以确定最终数据； 根据最终数据的特征选取候选变量，结合候选变量和最终数据筛选出符合最优模型准则的最优变量，确定季节性阶数和非季节性阶数的参数；利用自动超参数优化算法对确定周期参数进行自动化全局搜索，确定SARIMAX最优季节周期参数S； 利用季节性阶数和非季节性阶数的参数、季节周期参数S以及外生变量训练SARIMAX预测模型参数并进行拟合处理；根据所获取的历史多工况数据类型，对基于所述历史多工况数据类型对应的SARIMAX预测模型进行预测，得到气体负荷使用量； 将气体负荷使用量的有限空间范围与气体预测使用量进行校核，若每日预测结果的偏差大于预测偏差值阈值，则对对应的SARIMAX预测模型进行优化调整，得到调整后的模型；若每日预测结果的偏差小于预测偏差值阈值，则根据异常预测值前后的数值取均值，对预测结果进行修正；其中，动力设施气体预测使用量的有限空间范围和所述预测偏差值阈值是根据所获取的历史多工况数据，结合船厂生产工况特性，基于分类模型进行预测，得到用气能耗类型，并根据所预测得到的用气能耗类型确定气体负荷使用量的有限空间范围以及不同生产工况下的预测偏差值阈值； 基于校核通过的SARIMAX预测模型结果，对船厂关键动力设施空压站进行调度优化； 所述外生变量是采用气体绝热压缩理论和Pearson相关系数分析方法，筛选出与气体负荷使用量需求相关性较强的运行参数； 所述船厂关键动力设施的预测使用量有限空间范围以及不同生产工况下的预测偏差值阈值的确定，具体包括： 船舶制造涉及生产区域各环节，包括涂装油漆、平面工场、曲面工场、300T平台、涂装冲砂和船坞平台，由于船舶制造各环节的工艺特点、设备配置和作业模式不同，导致船厂不同生产区域在气体用量和负荷特性上均存在一定差异；使用一定时长的实测气体能耗相关数据，结合船厂生产调度计划，将训练数据中的用气能耗长期使用量离散化，针对不同工况类型的日用气体负荷数据进行分析，确定船厂关键动力设施预测使用量的有限空间范围以及预测偏差值阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学;中船第九设计研究院工程有限公司，其通讯地址为：200240 上海市徐汇区华山路1954号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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