公开(公告)号：CN118211847A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410327699.6

申请日：2024-03-21

Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司桐庐县供电公司

Inventor： 程铖 ,  叶超 ,  周桂珍 ,  陆海鹏 ,  马越 ,  王继磊 ,  周滢 ,  程昊旸 ,  黄帅 ,  戴敏杰 ,  董萍萍 ,  王安乐 ,  包成 ,  俞凯 ,  姚静

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，包括综合考虑经济、气象和时间等因素，利用动态皮尔逊相关系数分析冷、热、电负荷之间的动态耦合关系，明确模型的输入，其次，搭建多能负荷碳排放预测网络，通过Time2Vec嵌入层和卷积神经网络对时间序列数据进行处理，并利用BiLSTM‑GRU神经网络提取时间特征，这种方法能够更准确地反映能源系统的复杂性和碳排放的动态变化，提高预测精度，有益效果包括：提高碳排放预测的准确性和适用性，为制定科学合理的政策和措施提供依据，以实现减少碳排放的目标。