CN119416989A 一种运维费用预测方法、系统、存储介质及程序产品 （华清安泰能源股份有限公司）

运行数据在分岔点数据表中不同费用演变路径分支；计算各费用演化分支与历史数据的吻合度；基于吻合度对各费用演化分支进行加权计2获取预设时间段内的能源系统运行历史数据，所述历史数据包在所述低费用数据组中检索与所述前置征兆序列相似度大于预基于所述特征片段生成费用演变的分岔点数据表，所述分岔点基于所述特征距离矩阵计算所述实时获取的运行数据在所述分岔点数据表中不同费根据所述概率权重生成预测时间段内的若干基于所述费用突变点设置反向追溯窗口，并在所述反向追溯窗口统计所述时序特征的波动幅度，并标记出所述波动幅度大于预设波动幅度的特征参基于所述特征参数构建时序关联图谱，并提取所述时序关联对比分析不同所述费用突变事件的特征序列，将重复出现的特征序列计算每个所述费用演化分支与所述历史数据的欧基于所述欧氏距离和所述动态时间规整距离构建综合相将所述综合相似度评价指标归一化处理得到各所述费用演化分基于所述权重系数对各所述费用演化分支的预测值进行加权平均35.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预警阈值曲线进行分级预基于所述状态转移矩阵生成包含多层级预警信息的动态预警响基于核心节点组的动态特征提取时空演化模式，构建包含多重基于所述响应特性构建具有非线性耦合约束的多目标优化问题，并将所述最优运维策略集按照执行时序划分为短期维护任务、中期改基于所述任务执行计划、所述实施效果评估指标及所述衔接机制生一个或多个处理器和存储器；所述存储器与所述一个或多调用所述计算机指令以使得所述系统执行如权利要求14[0001]本申请属于专门适用于管理目的的方法领域，尤其涉及一种运维费用预测方法、根据费用记录的数值大小将历史数据划分为高费用在低费用数据组中检索与前置征兆序列相似度大于预基于特征距离矩阵计算实时获取的运行数据在分岔点数据表中不同费用演变路5态之间的映射关系。将实时运行数据与分岔点数据表计算特征距离矩阵并确定概率权重，基于欧氏距离和动态时间规整距离构建综合相将综合相似度评价指标归一化处理得到各费用演化分基于权重系数对各费用演化分支的预测值进行加权平均，得到运维费用预测结6[0013]通过采用上述技术方案，通过时间序列分解将运维费用预测结果分解为趋势项、基于状态转移矩阵生成包含多层级预警信息的动态预警响7统执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方8[0031]下面利用一个实施例并结合图1，对本申请实施例中一种运维费用预测方法进行9用聚类算法对历史数据进行自动划分，将费用记录相近的数据自动归类到同一个数据组件的典型特征序列，筛选原则为持续时长超过预设时间且费用峰值超过预设值的费用事[0043]系统可以对每个特征片段延伸追踪一段时间（如1_2个费用周期观察其后续的[0047]通过逐一计算实时运行状态与每个分岔点的特征距离，系统最终可以得到一个N[0049]具体实现时，系统可以基于特征距离矩阵中各分岔点的距离值，采用软最大化[0055]通过计算与历史数据的吻合度，系统可以评估每个预测更加先进的分解技术如STL分解(Seasonal_TrenddecompositionusingLoess)、X_11分得到随机项。[0072]系统可以采用统计学方法，如移动z_score、移动MAD(MedianAbsolute或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以