摘要
本发明公开了一种基于时间加权的碳排放预测方法,包括获取电力输出与消费数据,计算碳排放减少量,并基于时间加权优化算法生成多个执行策略。所述策略在不同时间尺度上均衡减排贡献,并兼顾短期与长期目标。利用历史数据训练人工智能模型,结合当前数据预测各策略下的未来碳排放率。通过可视化界面展示预测结果及阶段性优化效果,辅助操作者决策。
技术关键词
排放预测方法
训练人工智能模型
策略
深度神经网络模型
电力
数据
加权优化算法
时间序列形式
滑动窗口机制
因子
统一时间轴
生成训练样本
斜率控制
时间段
可视化界面
发电结构
验证机制
能耗
传播算法
系统为您推荐了相关专利信息
谐波分析方法
多级维纳滤波
噪声子空间
匹配滤波器
矩阵
电气设备运行状态
推送模型优化
关键特征值
电气设备现场
节点
短期电力负荷
电力负荷预测模型
斯皮尔曼等级相关系数
电力负荷预测方法
数据迭代次数
深度强化学习模型
策略生成方法
数据
车辆行驶状况
网络部署