(19)中华 人民共和国 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 202111528919.4 (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人 国网安徽省电力有限公司亳州供电 公司 地址 236814 安徽省亳州市光明西路319号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 刘邦　王亚坤　贺开放　姚庭镜　 赵辉　冯豆　曲鸿春　蒋冬　李强　 张赫　 (74)专利代理 机构 合肥兴东知识产权代理有限 公司 34148 代理人 晋霜 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种电站用光纤流量传输速率预测方法及 系统 (57)摘要 本发明提供了一种电站用光纤流量传输速 率预测方法， 单位时间内在光纤始端发送标记好 的原始信息类数据， 在光纤对端接收得到原始信 息类数据序列； 对原始信息类数据序列进行分 解， 得到多组具有不同特征的数据序列， 通过计 算获得各 组数据的权重系数； 对多组具有不同特 征的数据序列进行预测； 将多组具有不同特征的 数据序列所得到的预测结果按照计算出来的权 重系数进行线性叠加， 叠加后的结果作为下一时 刻的流量传输速率的预测结果。 本发 明还提供了 一种电站用光纤流量传输速率预测系统。 本发明 通过对原始数据进行分解处理， 分解后的各子分 量分别预测， 使得预测 效果有明显的提升， 最后 叠加得出预测结果， 具有高预测精度、 更好的鲁 棒性能。 权利要求书4页 说明书10页 附图4页 CN 114186745 A 2022.03.15 CN 114186745 A 1.一种电站用光纤流 量传输速率预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 单位时间内在光纤始端发送标记好的原始信息类数据， 在光纤对端接收得到原始 信息类数据 序列； S2、 对所述原始信息类数据序列进行分解， 得到多组具有不同特征的数据序列， 通过计 算获得各组数据的权 重系数； S3、 对所述多组具有不同特征的数据序列进行预测； 将多组具有不同特征的数据序列 所得到的预测结果按照计算出来的权重系数进行线性叠加， 叠加后的结果作为下一时刻的 流量传输速率的预测结果。 2.根据权利要求1所述的电站用光纤流量传输速率预测方法， 其特征在于， 还包括步骤 S4、 建立好评价指标体系， 对不同时段预测得出的预测结果值进 行评价分析， 满足评价指标 范围要求的信息数据作为历史信息数据保存下来， 作为后面时刻的流量传输速率预测时的 历史值； 不满足要求的信息数据则被抛弃， 采用前时刻的历史数据来预测本时刻的流量传 输速率值。 3.根据权利要求1所述的电站用光纤流量传输速率预测方法， 其特征在于， 在所述步骤 S2中， 首先将多组具有不同特征的数据序列分解为多个简单特征的数据序列， 方法为： 先找 出原始数据Y(t)或信号中的全部 极大值点和极小值点， 将所有的极大值点和极小值点分别 连接起来， 获得数据Y(t)的上下限值及范围， 并计算上下限值的均值n(t)； 令g1(t)＝Y(t) ‑ n(t)， 检查g1(t)是否满足以下两个条件： (1)信号中极值 点(包括极大值 点和极小值 点)数量与过零 点数量相等或相差1个； (2)在任一时间点上， 信号局部极值确定的上 下限值的均值 为零； 若不满足上述条件则重复上述步骤， 若满足则记f1(t)＝g1(t)， 作为第一个分解序列； 重复上述 步骤直至数据 序列为单调函数或常数值， 得到线性数据 序列。 4.根据权利要求3所述的电站用光纤流量传输速率预测方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中， 原始数据的信号Y(t)表示 为 Y(t)＝f1(t)+f2(t)+f3(t)+…+fN(t)+i(t)     (1) 其中， t为时间序列的元素个数， N表示分解的分量个数， i(t)表示原始信号无法分解后 所余下的分量， 即余项； 通过上述的n组原始数据输入变量， 即N组不同的样本训练数据xj， j＝1，…， N， 来获得设 置函数g(ai， bi， xj)， i＝1， 2， …， T， 从而基于样本数据获得优化后的输出矩阵函数Z(t)； 模 型表达式如下： Z＝Hβ 式中， H为隐含层输出矩阵； Z为输出矩阵； β 为隐含层与输出层之间权值的矩阵； ai为输 入层所有节点与隐含层第i个节点间对应权值的矩阵； bi为第i个隐含层节点的阈值；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114186745 A 2在矩阵H中， 计算出最优的权值 为 式中， H+为矩阵H的广义逆矩阵。 5.根据权利要求1所述的电站用光纤流量传输速率预测方法， 其特征在于， 在所述步骤 S3中， 通过下述2个公式来对分解得到的多组具有不同特征的数据序列分别预测其在取值 范围内的位置， A和C为随机 权重系数： D＝|CXrand(t)‑X(t)|    (4) X(t+1)＝Xrand(t)‑AD     (5) 式中， D为此刻 数据值到目标优化值的距离； X(t)和X(t +1)分别为当前位置与下一迭代 后位置； t为当前迭代时刻； Xrand为随机函数在取值范围内产生的随机值； 通过下面的2个公式， 来搜索得到各组数据的权 重系数和此刻数据取值的最优值： D＝|CX*(t)‑X(t)|    (6) X*(t+1)＝X*(t)‑AD     (7) 式中， X*(t)和X*(t+1)分别为当前时刻最佳 数据值与下一迭代时刻后最佳 数据值。 6.根据权利要求5所述的电站用光纤流量传输速率预测方法， 其特征在于， 在所述步骤 S3中， 所得多组具有不同特征的数据序列预测结果， 进行线性叠加即为下一时刻的流量传 输速率的预测结果； 预测数据信号Y＊(t)表示 为： Y*(t)＝X* 1(t)+X* 2(t)+X* 3(t)+…+X* N(t)      (8)。 7.根据权利要求2所述的电站用光纤流量传输速率预测方法， 其特征在于， 在所述步骤 S4中， 评价指标体系为： 利用误差分析指标对 预测结果进行分析， 选取均方根误差RMS E和拟 合程度系数R2去分析预测结果的优劣； 此处， 设定均方根误差RMSE取舍值为2， 设定拟合程 度系数R2 值为1； 满足评价指标范围要求的信息数据， 即均方根误差RMSE值不超过2， 且拟合 程度系数R2值 不超过1， 则作为历史信息数据保存下来； 不满足要求的信息数据则被抛 弃； 式中， n表示预测样本个 数， pi表示预测光纤传输速率值， qi表示实际光纤传输速率值， 表示光纤传输 速率平均值。 8.一种电站用光纤流 量传输速率预测系统， 其特 征在于， 包括以下模块： 数据发送及接收模块： 用于单位时间内在光纤始端发送标记好的原始信息类数据， 在 光纤对端接收得到原 始信息类数据 序列； 数据处理模块： 用于对原始信息类数据序列进行分解， 得到多组具有不同特征的数据 序列， 通过计算获得 各组数据的权 重系数； 预测模块： 用于对所述多组具有不同特征的数据序列进行预测； 将多组具有不同特征权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114186745 A 3