摘要
本发明提供了一种基于人工智能技术的碳排放核算方法及系统,属于碳排放领域。其技术方案为:构建设备运行状态的传感网络,获取实时运行数据,将实时运行数据通过边缘计算节点进行预处理;基于实时运行数据建立排放因子边界参数的动态预测模型;依据所述动态预测模型,构建碳排放传播图谱,分析碳排放强度的时空分布趋势并识别异常排放源位置;根据异常排放源位置识别结果,执行碳排趋势预测,并结合预设阈值触发排放预警响应。本发明的有益效果为:本发明实现了碳排放因子的动态预测、排放异常源的识别及趋势预警响应,增强了系统对碳排放行为的实时建模与时空传播解析能力,有效提升了排放管理的智能化水平与响应效率。
技术关键词
动态预测模型
人工智能技术
核算方法
设备运行工况
有向图结构
因子
设备运行状态
位置识别
节点
滑动时间窗口
图谱
参数
长短期记忆神经网络
数据完整性校验
序列
强度
时序
设备单元
数据处理模块
系统为您推荐了相关专利信息
图像分割网络
资源申请审批
计算机设备
预测类别
可读存储介质