长期时序预测模型

水泥电耗高精度预测

针对水泥煅烧过程多因素耦合、强非线性特点，提出融合变分模态分解与时空自注意力机制的长期电力消耗预测模型。

Xiaochen, Hao · Yuqiang, Qiu · Yonghang, Li · Yang, Xunian

Chemical Engineering Science 2026

参数信息

平均绝对误差

0.063

决定系数

0.991

预测精度提升

>24 %

预测误差降低

>30 %

技术优势

VMD 分解显著降低误差

基于变分模态分解的预处理策略，相比其他分解方法预测误差降低超过 30%，为准确建模提供了有效输入特征。

长期预测精度高

在 60 分钟预测长度上，预测精度相比主流模型提高超过 24%，能够支持更长时间的能源调度决策。

应用场景

• 能源优化调度：为优化调度提供高精度电耗预测，降低能源成本。
• 水泥生产智能控制：用于水泥生产过程的智能控制，提升能源效率。
• 工业物联网分析：集成到工业物联网分析中，实现实时能耗监测与预测。
• 工业过程预测维护：通过能耗异常预测辅助工业过程预测维护。