一种计及容量补偿的造纸厂负荷低碳智能调控方法

本发明公开了一种计及容量补偿的造纸厂负荷低碳智能调控方法，首先，采集造纸厂低碳调度信息。其次，构建考虑容量补偿的造纸厂负荷运行特性模型，将备用容量调节收益与设备运行限制统一建模，量化调控行为在碳密集时段的容量贡献与收益权衡；提出基于GRU的造纸厂负荷节点度电碳排放因子预测模型，引入时序深度学习框架动态学习温度、湿度、负荷、电网碳强度等特征与碳排因子的非线性关系，实现分时分节点的碳强度预测。提出基于预测碳因子的造纸厂AutoLoss低碳调控模型，通过引入可学习目标权重机制，实现低碳目标、电费目标与容量响应目标的动态加权联合优化，提升模型对复杂运行场景下低碳调控策略的自适应能力。