一种不规则多采样率工业过程能耗预测方法和系统

本发明提供了一种不规则多采样率工业过程能耗预测方法和系统，通过采集多种工业过程中的电解槽离子浓度数据作为训练用外生变量，将槽压数据作为训练用时序变量，并将任意时刻的训练用外生变量与多个训练用时序变量进行匹配，提取与每种工业过程中每个训练用时序变量对应的时间距离作为额外特征；利用训练用外生变量、训练用时序变量、采集时间以及额外特征对由多编码模块、融合模块、解码模块、全连接模块组成的能耗预测模型进行训练，得到训练后的能耗预测模型；利用训练后的能耗预测模型对目标工业过程中带时间戳的电解槽离子浓度数据和槽压数据进行能耗预测，得到目标工业过程的能耗实时预测结果，提升了能耗预测的精确度。