一种企业碳排放的预测方法

    公开(公告)号:CN117035167B

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202310867826.7

    申请日:2023-07-16

    Abstract: 本发明具体涉及一种企业碳排放的预测方法,收集所述企业碳排放数据相关联的历史能源消费数据,并执行以下步骤:对历史能源消费数据进行处理、计算得到历史能源消费数据与企业碳排放数据之间的关联度DTW、判断历史能源消费数据与企业碳排放数据之间的关联程度的强弱、将强关联的历史能源消费数据代入长短期记忆神经网络进行迭代训练得到企业碳排放预测模型、进行企业碳排放预测;由于本发明通过不同的步骤筛选出了和企业碳排放强关联的历史能源消费数据作为长短期记忆神经网络的训练数据,大大减少了关联种类,加强了长短期记忆神经网络的挖掘效率,使得到的企业碳排放预测模型的预测精度更高。

    一种低压配电网接入承载力分析方法

    公开(公告)号:CN119443853A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411460862.2

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明提供一种低压配电网接入承载力分析方法,涉及电网技术领域。方法包括:S1:获取预设时间内的历史数据;S2:对历史数据进行预处理,并形成数据集,并将数据集分为模型训练集和模型测试集;S3:基于模型训练集和模型测试集,构建基于机器学习的模型;S4:调用模型计算目标低压配网在规划年的电动汽车数量、目标低压配网在规划年的充电设施数据、目标低压配网在规划年的充电负荷数据以及目标低压配网在车网互动策略下的充电负荷数据;S5:分析获得规划年低压配电网接入承载力。该方法能够提升规划方案的科学性、可信度,支撑提早发现低压配网存在的潜在问题,提升安全性、可靠性和总体质量。

    一种用能区域长期碳排放的预测方法

    公开(公告)号:CN117151732A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310998830.7

    申请日:2023-08-09

    Abstract: 本发明一种用能区域长期碳排放的预测方法,采集所述用能区域的宏观数据和微观数据,并执行以下步骤:先建立宏观预测模型,然后建立微观预测模型,进而建立组合预测模型,建立组合预测模型中两权重的最优求解模型,对最优求解模型进行迭代求解得到最优的两权重值,并对组合预测模型进行修正得到最终组合预测模型,将最终组合预测模型代入MATLAB软件进行迭代求解得到用能区域长期碳排放的预测值。由于本发明合理的结合了宏观预测模型和微观预测模型,同时对宏观预测模型和微观预测模型各自的权重采用了特殊的模型构造,使得可以迭代求解出最优的权重来分别发挥出宏观预测模型和微观预测模型各自的效果,使得用能区域的长期碳排放预测的结果更加准确。

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