【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能源预测，具体涉及一种企业能源消耗量的预测方法、系统及设备。
技术介绍
1、能源是现代社会发展的命脉，是支持国家经济快速发展的根本，随着社会各行各业快速发展，能源消耗量大、能源利用率低的问题日益凸显。能源消耗量总体需要得到合理控制。
2、能源节能降耗，首先需要做好能源消耗量的监测工作，才能做好能源消耗量预测规划。全国各省均部署了针对重大企业能源消耗量的监测机制和在线监测平台，但是除重大企业外，中小型企业的能源消耗量监测时间过长，反馈及时性较低，从而导致总体能源消耗量统计精确度低，无法对未来能源消耗量做出精确的预测模型。因此，现有技术中存在能量消耗量预测精确度低的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术存在的上述问题，提供一种预测精确高的企业能源消耗量的预测方法、系统及设备。
2、为实现以上目的，本专利技术的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术提供了一种企业能源消耗量的预测方法，所述预测方法包括：
4、s1、获取历史数据集，并对历史数据集进行平稳化处理，以获得历史数据集的线性数据；所述历史数据集包括能源消耗量、电力用量、gdp；
5、s2、利用预先构建的第一能量消耗量预测模型对历史数据集的线性数据进行预测，获得第一模型预测结果；所述第一能量消耗量预测模型为arima模型；
6、s3、基于历史数据集和第一模型预测结果作差，得到能量消耗数据集残差数据；
7、s4、利用
8、s5、组合第一模型预测结果和第二模型预测结果，得到最终的能源消耗量预测结果。
9、s4中，所述利用混沌鸡群优化算法对bilstm模型进行参数寻优的过程如下：
10、s41、初始化参数；
11、s42、初始化鸡群，根据公鸡个数对鸡群进行分组，根据适应度值为每个组分配母鸡和小鸡；
12、s43、开始迭代，更新鸡群位置；
13、s44、将利用混沌搜索算法得到的适应度较好的母鸡粒子替代适应度较差的公鸡粒子；
14、s45、更新小鸡位置，计算小鸡适应度值，并判断小鸡粒子是否陷入局部最优位置，若是则对其进行随机分配突变；
15、s46、更新个体适应度值并搜索全局最优位置；
16、s47、判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则返回s43继续迭代，若达到则输出最优参数。
17、所述第i只公鸡的位置更新公式为：
18、
19、上式中，分别表示第i只公鸡更新后、更新前的位置；randn(0,σ2)均值为0，标准差为σ2的正态分布；ψ为一个无限小的正数；fi表示第i只公鸡的适应度值；fk表示鸡群中除第i只公鸡以外的任意一只公鸡的适应度值；
20、所述母鸡位置更新公式表示为：
21、
22、上式中，分别表示第i＇只母鸡更新后、更新前的位置；rand表示0到1之间的随机数；fi＇表示第i＇只母鸡的适应度值；fr、fs分别为第r、s母鸡的适应度值；分别为表示第r、s只母鸡的更新前的位置；
23、所述适应性学习因子的计算公式为：
24、
25、上式中，λ为相对变化率；fi″(t)为第t次迭代第i″只小鸡的适合度值；fbest为小鸡迭代过程最优适合度值；
26、所述小鸡位置更新公式表示为：
27、
28、上式中，分别表示第i″只小鸡更新后、更新前的位置；表示适应性学习因子；mk为小鸡数量；fi″为第i″只小鸡的适合度值；为小鸡的平均适合度值；f为归一化因子。
29、s45中，计算小鸡突变算子，若小鸡突变算子达到预设阈值，则表示小鸡粒子陷入局部最优位置，需要对小鸡进行随机突变操作；所述小鸡突变算子的计算公式为：
30、
31、上式中，为小鸡突变算子。
32、第二方面，本专利技术提供了一种企业能源消耗量的预测装置，所述预测装置包括：
33、数据获取装置，用于获取历史数据集，并对历史数据集进行平稳化处理，以获得历史数据集的线性数据；所述历史数据集包括能源消耗量、电力用量、gdp；
34、第一预测模块，用于利用预先构建的第一能量消耗量预测模型对历史数据集的线性数据进行预测，获得第一模型预测结果；所述第一能量消耗量预测模型为arima模型；
35、残差计算模块，用于基于历史数据集和第一能量消耗量预测结果作差，得到能量消耗数据集残差数据；
36、第二预测模块，用于利用预先构建的第二能量消耗量预测模型对能量消耗数据集残差数据进行预测，获得第二模型预测结果；所述第二能量消耗量预测模型为ccso-bilstm模型，所述ccso-bilstm模型是通过先利用混沌鸡群优化算法对bilstm模型进行参数寻优，然后将得到的最优参数代入bilstm模型进行训练得到；
37、组合预测模块，用于组合第一模型预测结果和第二模型预测结果，得到最终的能源消耗量预测结果。
38、所述利用混沌鸡群优化算法对bilstm模型进行参数寻优的过程如下：
39、s41、初始化参数；
40、s42、初始化鸡群，根据公鸡个数对鸡群进行分组，根据适应度值为每个组分配母鸡和小鸡；
41、s43、开始迭代，更新鸡群位置；
42、s44、将利用混沌搜索算法得到的适应度较好的母鸡粒子替代适应度较差的公鸡粒子；
43、s45、更新小鸡位置，计算小鸡适应度值，并判断小鸡粒子是否陷入局部最优位置，若是则对其进行随机分配突变；
44、s46、更新个体适应度值并搜索全局最优位置；
45、s47、判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则返回s43继续迭代，若达到则输出最优参数。
46、所述公鸡位置更新公式为：
47、
48、上式中，分别表示第i只公鸡更新后、更新前的位置；randn(0,σ2)均值为0，标准差为σ2的正态分布；ψ为一个无限小的正数；fi表示第i只公鸡的适应度值；fk表示鸡群中除第i只公鸡以外的任意一只公鸡的适应度值；
49、所述母鸡位置更新公式表示为：
50、
51、上式中，分别表示第i＇只母鸡更新后、更新前的位置；rand表示0到1之间的随机数；fi＇表示第i＇只母鸡的适应度值；fr、fs分别为第r、s母鸡的适应度值；分别为表示第r、s只母鸡的更新前的位置；
52、所述适应性学习因子的计算公式为：
53、
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1.一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
5.一种企业能源消耗量的预测装置，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种企业能源消耗量的预测装置，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的一种企业能源消耗量的预测装置，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种企业能源消耗量的预测装置，其特征在于：
9.一种企业能源消耗量的预测设备，其特征在于：
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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种企业能源消耗量的预测方法，其特征在于：
5.一种企业能源消耗量的预测装置，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种企业能源消耗量的预...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭君哲，汪颖翔，常雨芳，张浩钦，夏方舟，王平凡，廖爽，李斯吾，郑云飞，王江虹，陈竹，雷何，王雅文，蒋煊焱，魏茂波，黄文聪，王澳黎，谭海东，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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