摘要
本发明公开一种融合注意力机制与残差网络的工业用户碳排放量监测方法及装置,该方法步骤包括:S01、获取指定时长内待测用户用电负荷序列数据以及对应的所有关键碳排放设备的状态数据并作为训练样本数据;S02、将训练样本数据输入到融合注意力机制与残差网络形成的网络模型中进行训练,得到设备状态识别模型,网络模型为在收缩残差网络嵌入通道注意力机制以及BAM注意力模块得到;S03、获取实时数据并输入至设备状态识别模型中,得到识别结果;S04、获取不同设备状态对应的碳排放因子,根据实时状态识别结果与对应的碳排放因子计算出实时碳排放量。本发明具有实现方法简单、成本低、效率以及精度高、实时性与鲁棒性强等优点。
技术关键词
融合注意力机制
碳排放量监测方法
残差网络
训练样本数据
排放设备
通道注意力机制
工业
因子
实时数据
全局平均池化
模型训练模块
负荷
存储计算机程序
计算机装置
序列
系统为您推荐了相关专利信息
语义分割模型
多层感知器
舌象图像
面部
特征提取单元
适配器
参数更新方法
故障诊断模型
状态监测数据
深度残差网络
训练样本数据
三维设计模型
船舶
三维模型
三维建模技术
多传感器
状态预测方法
训练样本数据
状态预测装置
计算机程序产品
变压器故障识别方法
金字塔池化模块
干式变压器
局部放电状况
金字塔模型