公开(公告)号：CN119249140A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411348192.5

申请日：2024-09-26

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 袁启恒 ,  陈翔 ,  何琪 ,  王永利 ,  李雨洋 ,  张宇泽 ,  江鹏 ,  李燕溪 ,  宋金伟 ,  张世泽

IPC: G06F18/2135 ,  G06F17/16 ,  G06Q30/018

Abstract: 本发明涉及碳排放相关领域，具体涉及一种碳排放影响因素的获取方法及系统，方法包括采用邻域粗糙集属性约简算法对原始碳排放影响因素数据进行约简获得初级目标影响因素；采用改进主成分分析方法对所述初级目标影响因素进行筛选获得目标影响因素；其中，所述改进主成分分析方法包括相关性分析步骤和主成分分析步骤，所述相关性分析步骤用于对所述初级目标影响因素进行相关性分析获得目标相关性矩阵，所述主成分分析步骤用于对所述目标相关性矩阵进行主成分分析获得目标影响因素。本申请可以解决现有技术碳排放影响因素相似性大、冗余多、忽略潜在关键因素，导致识别不准确的问题。

公开(公告)号：CN117521912A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311576821.5

申请日：2023-11-23

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 陈翔 ,  杨维 ,  周春雷 ,  袁启恒 ,  王永利 ,  李熠 ,  宋金伟 ,  江鹏 ,  史昕 ,  李燕溪

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/10 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 一种碳排放测算模型及对比评价方法，包括构建灰色关联分析GRA模型提取主要碳排放影响因素：计算碳排放影响因素对碳排放的影响程度值，将影响程度值进行排序，分析并提取主要碳排放影响因素；构建IRE‑SVM算法对碳排放数据进行预测，结合筛选出的主要碳排放影响因素，优化IRE‑SVM算法并引入偏置误差控制项，以获得无偏估计降低预测误差，通过对碳排放数据进行机器学习，从而生成碳排放预测数据；利用碳排放因子法，得出年度碳排放量测算数据；根据对比测算结果和实际结果的评价指标，构建评价模型，建立结果对比模块，对比评价年度碳排放量预测结果与实际结果，验证IRE‑SVM算法模块的有效性。