发明公开
- 专利标题: 一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统
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申请号: CN202311132107.7申请日: 2023-09-05
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公开(公告)号: CN116862080A公开(公告)日: 2023-10-10
- 发明人: 李琮琮 , 荆臻 , 孟巍 , 张志 , 王清 , 王平欣 , 郭腾炫 , 马俊 , 朱红霞 , 陈祉如 , 赵曦 , 曹彤 , 杜艳 , 张东宁 , 宗振国
- 申请人: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
- 申请人地址: 山东省济南市市中区大观园经二路150号
- 专利权人: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
- 当前专利权人: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
- 当前专利权人地址: 山东省济南市市中区大观园经二路150号
- 代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 董雪
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06Q50/26 ; G06F18/214 ; G06F18/25 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/047 ; G06N3/048 ; G06N3/0895 ; G06F123/02
摘要:
本发明属于碳排放预测计算技术技术领域,具体涉及一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统,包括:获取不同能源发电数据的时序特征;基于所获取的时序特征,计算不同能源的权重,得到不同能源的上下文特征;根据所获取的上下文特征和碳排放预测模型,完成发电碳排放的预测;其中,在获取不同能源发电数据的时序特征的过程中,利用整个时间序列的特征来进行特征学习,得到全局时序特征,使用固定窗口内的序列信息进行特征学习,得到局部时序特征;即得到不同能源发电数据的两种窗口视角下的时序特征。本发明利用增强信息进行信息增强视角下的对比学习,以预训练‑微调方式构建碳排放预测模型,实现碳排放的精准预测。
公开/授权文献
- CN116862080B 一种基于双视角对比学习的碳排放预测方法及系统 公开/授权日:2024-02-09