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一种基于负荷识别的企业碳排放实时估算框架 

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摘要:本发明提出了一种基于负荷识别的企业碳排放实时估算框架。在拟议框架中,碳排放总量由两部分组成:直接碳排放和间接碳排放。首先,提出并采用卷积神经网络‑双向长短期记忆CNN‑BLSTM模型来实时监控工厂设备的状态。然后,根据国家和相关碳排放强度估算直接碳排放量。同时,间接碳排放量可以通过边际碳排放因子乘以工厂用电量得到。所提出的框架在一个案例研究中被用于实时估算一家钢厂的碳排放,证明了其有效性和准确性。

主权项:1.基于深度卷积神经网络-双向长短期记忆CNN-BLSTM的工业负荷识别方法,其特征在于,所述方法包括:提出PCA降维模型、建立基于K=Means聚类算法的预测方法、提出深度神经网络模型、建立一维卷积神经网络模型、提出双向长短期记忆模型。

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