为满足工业能耗管控对能耗测量数据的自适应异常检测和缺失替代需求，提出一种基于卡尔曼滤波算法的能耗预测模型。结合应用场景特点，描述模型对应的卡尔曼滤波递推方程组的计算变量和模型参数，提出模型参数的获取方法，即采用K-均值聚类算法对原始的功率和能耗历史样本进行聚类，使用格拉布斯准则剔除聚类样本中的异常数据，基于剩余聚类样本实施无偏估计得到模型参数。实验数据表明，卡尔曼滤波能耗预测模型适用于工业能耗管控的相关需求。
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