申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117910825A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/15;G06F18/27;G06F18/2411;G06F18/2413

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于加权组合的电力系统碳排放预测方法，包括获取目标电力系统的历史数据信息并处理得到总量训练数据集；构建碳排放频度转换模型并训练得到分量训练数据集；构建碳排放预测初始模型并训练得到碳排放预测模型；采用碳排放预测模型对目标电力系统进行实际的碳排放预测。本发明还公开了一种实现所述基于加权组合的电力系统碳排放预测方法的系统。本发明通过利用边际成本低、时间颗粒度小的长期电力数据进行转换，而且采用3种预测方法进行综合的碳排放预测，因此本发明不仅实现了对时间颗粒度高的短期碳排放数据进行预测，而且可靠性更高，精确性更好。

主权项：1.一种基于加权组合的电力系统碳排放预测方法，包括如下步骤：S1.获取目标电力系统的历史数据信息；S2.对步骤S1获取的数据信息进行处理，得到总量训练数据集；S3.基于多元线性回归模型，构建碳排放频度转换模型，并采用步骤S2得到的总量训练数据集进行训练，从而得到分量训练数据集；S4.基于BP神经网络、K近邻回归模型和支持向量机回归模型，构建碳排放预测初始模型；S5.采用步骤S3得到的分量训练数据集，对步骤S4构建的碳排放预测初始模型进行训练，得到碳排放预测模型；S6.采用步骤S5得到的碳排放预测模型，对目标电力系统进行实际的碳排放预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司 基于加权组合的电力系统碳排放预测方法及系统

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