公开(公告)号：CN115600722A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211069976.5

申请日：2022-09-02

Applicant: 浙江大学(CN)

Inventor： 张涛 ,  杨秦敏 ,  李超 ,  孟文超 ,  卢峰

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种企业电碳因子长期预测方法，属于时间序列长期预测领域。本发明主要包括企业动态电碳因子计算和企业动态电碳因子长期预测两部分。企业动态电碳因子计算的过程为：通过实时多层级潮流追踪框架首先计算分时刻的220KV层级电碳因子，其次计算110KV层级电碳因子，最后计算企业层级的电碳因子。企业动态电碳因子长期预测的过程为：计算所有数据特征与电碳因子的斯皮尔曼相关系数，设定相关性阈值并筛选相关性大于阈值的特征加入到电碳因子预测数据集中，基于自相关机制和经验模态分解设计电碳因子长期预测模型，进行电碳因子96个步长的多变量预测，最后可视化预测结果。本发明精准计算并预测企业电碳因子序列，为企业低碳用电提供有效指导。