摘要
本发明基于生命周期评价的风电机组的碳排放监测方法及装置,包括获取风电机组的全生命周期的各个阶段的实时参数;基于机器学习算法根据实时参数动态调整各个阶段对应的碳排放因子;根据碳排放因子计算全生命周期的各个阶段的实时碳排放量;建立碳排放预测模型,通过碳排放预测模型预测未来碳排放趋势。该方法通过集成整个生命周期内的四个阶段的实时数据和动态调整碳排放因子,真实地反映风电机组在实际运行过程中的碳排放变化情况,减少因更新不及时导致的评价结果滞后、准确性不足的情况。通过实时更新与预测风电机组的碳排放情况,使得运营者能够及时了解风电机组的碳排放动态,针对不同阶段的碳排放情况,制定更有针对性的节能减排措施。
技术关键词
风电机组
监测方法
阶段
机器学习算法
可回收材料
因子
LSTM神经网络模型
数据
参数
多元线性回归模型
能耗
BP神经网络模型
排放监测装置
节能减排措施
油耗传感器
运输车辆
排放量
关系
路况
系统为您推荐了相关专利信息
基础设施监测系统
注意力机制
双向长短期记忆
矩阵
构建知识图谱
平面形状控制方法
中厚板轧制
多层前馈神经网络
板坯
轧制规程
室内盆栽
室内环境参数
病虫害监测
监测方法
叶片
口腔健康
监测方法
密度聚类算法
生成对抗网络
大数据