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公开(公告)号:CN113469470B
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111024764.0
申请日:2021-09-02
申请人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 上海脉策数据科技有限公司 , 脉策(杭州)科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
摘要: 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的用能数据与碳排放量关联分析方法,包括:由常规关联特征组成初始关联体系;通过电力大脑中枢获取用能数据和碳排放数据;生成三维特征图像,通过比较三维特征图像与碳排放数据生成附加关联特征;计算各个常规关联特征和附加关联特征在当前采样时刻的关联系数;将关联系数与最终训练集相乘后的结果输入LSTM模型,当输出结果的误差符合预设条件时,根据此时关联系数的大小确定用能数据与碳排放量的关联程度。本发明能够生成不同的附加关联特征,并结合了注意力机制,提高用能数据与碳排放量之间关联结果的精确度,进而能够更及时的针对关联程度较高的影响因素,制定更具有针对性的碳排放调控策略。
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公开(公告)号:CN113469470A
公开(公告)日:2021-10-01
申请号:CN202111024764.0
申请日:2021-09-02
申请人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 上海脉策数据科技有限公司 , 脉策(杭州)科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
摘要: 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的用能数据与碳排放量关联分析方法,包括:由常规关联特征组成初始关联体系;通过电力大脑中枢获取用能数据和碳排放数据;生成三维特征图像,通过比较三维特征图像与碳排放数据生成附加关联特征;计算各个常规关联特征和附加关联特征在当前采样时刻的关联系数;将关联系数与最终训练集相乘后的结果输入LSTM模型,当输出结果的误差符合预设条件时,根据此时关联系数的大小确定用能数据与碳排放量的关联程度。本发明能够生成不同的附加关联特征,并结合了注意力机制,提高用能数据与碳排放量之间关联结果的精确度,进而能够更及时的针对关联程度较高的影响因素,制定更具有针对性的碳排放调控策略。
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