申请/专利权人：南方电网能源发展研究院有限责任公司;贵州电网有限责任公司

申请日：2024-03-05

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117952320A

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q50/04;G06Q50/26;G06F18/213;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本申请涉及一种提高监测精准度的生产企业碳排放计量方法、装置和计算机设备。上述方法基于企业的总线有功功率和各负荷有功功率，确定多个模型预测结果集；确定各模型预测结果集对应的重抽样预测集合；根据各模型预测结果集和各重抽样预测集合，确定各模型预测结果集的融合预测值和融合预测修正值；根据各负荷的运行数据和最大运行年限，确定低维空间特征向量；根据低维空间特征向量中的融合预测修正值和历史直接碳排放量，确定各负荷对应的预测直接碳排放量，根据企业的总线有功功率和预设的间接碳排放量时间序列预测模型，确定间接碳排放量，以确定企业的总碳排放量。采用本方法能够提高生产企业碳排放计量方法的精准度和可靠性。

主权项：1.一种生产企业碳排放计量方法，其特征在于，所述方法包括：根据企业的总线有功功率和各负荷有功功率，确定多个模型预测结果集，所述模型预测结果集中的样本用于表征各负荷的有功功率预测结果；确定各所述模型预测结果集对应的重抽样预测集合；根据各所述模型预测结果集和各所述重抽样预测集合，确定各所述模型预测结果集的融合预测值；根据各所述重抽样预测集合和各所述融合预测值，确定各所述模型预测结果集的融合预测修正值，同一所述模型预测结果集中的各负荷对应同一融合预测修正值；根据各所述负荷的运行数据和最大运行年限，确定低维空间特征向量；所述运行数据包括各所述模型预测结果集对应的融合预测修正值、各负荷的历史直接碳排放量和实际运行年限；根据所述低维空间特征向量中的融合预测修正值和历史直接碳排放量，确定各所述负荷对应的预测直接碳排放量；根据企业的总线有功功率和预设的间接碳排放量时间序列预测模型，确定间接碳排放量，所述间接碳排放量时间序列预测模型为基于电网碳排放因子数据所构建的；根据所述预测直接碳排放量和所述间接碳排放量，确定企业的总碳排放量。

全文数据：

权利要求：

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