摘要
本发明提供了一种用于电力传输的碳排放预测方法及装置,适用于电力系统技术领域,该方法包括:获取目标区域电力传输过程中每个传输节点的历史电力数据集、历史碳排放数据集、预测电力数据集以及设备信息集;将历史电力数据集以及历史碳排放数据集输入至预先构建的神经网络模型中,得到每个传输节点的传输电能与碳排放量的相关系数;针对每个传输节点,基于该传输节点的预测电力数据集以及相关系数,计算得到第一预测碳排放量;基于设备信息集确定修正参数,并对相应第一预测碳排放量进行修正,得到第二预测碳排放量;基于所有第二预测碳排放量确定目标区域的预测碳排放总量。本发明能够提高碳排放预测结果的准确性。
技术关键词
排放预测方法
排放量
电力传输
节点
神经网络模型
数据
总量
电能
参数
时间段
训练集
预测装置
模块
电力系统
损耗
误差
关系
系统为您推荐了相关专利信息
节点特征
混合损失函数
检查井
神经网络架构
物理
交通流预测方法
迁移学习模型
传感器节点
交通流预测系统
样本
轮压检测装置
起重机械
U型夹具
应变传感器
BP神经网络