申请/专利权人：云南电网有限责任公司;武汉大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852735A

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06Q10/0637;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/09;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及电力系统碳排放预测技术，具体涉及一种区域碳达峰目标设计和路径规划方法及系统，该方法首先基于logistic回归和灰色理论开展区域碳排放量影响因素高适应性预测，然后基于卷积神经网络开展区域碳排放量预测；接着以碳达峰目标为导向，开展基于空间映射的碳达峰目标设计；最后建立基于卷积神经网络的适应度函数、构建指标约束，并基于遗传算法求解获得碳达峰实施路径。该方法不同于现有针对区域碳排放量的变化趋势的预测方法，考虑到区域碳排放影响因素的高适应预测是区域碳排放量变化趋势感知的关键，同时考虑到卷积神经网络方法对于时序数据特征挖掘的优越性，该方法简单有效，可以指导区域低碳转型，助推碳达峰。

主权项：1.一种区域碳达峰目标设计和路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：基于logistic回归和灰色理论进行区域碳排放量影响因素高适应性预测，基于卷积神经网络进行区域碳排放量预测；以碳达峰目标为导向，基于空间映射的碳达峰目标设计；基于遗传算法和卷积神经网络开展碳达峰路径规划。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南电网有限责任公司;武汉大学 一种区域碳达峰目标设计和路径规划方法及系统

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