公开(公告)号：CN119694450A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411757064.6

申请日：2024-12-03

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 周春雷 ,  白昊天 ,  张润草 ,  李富柏 ,  江鹏 ,  刘珊珊 ,  王春梅 ,  徐晨曦 ,  张世泽 ,  薄宇

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/20 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供一种基于电力负荷数据的企业大气污染物排放预测方法及系统，该方法包括：获取企业的当前电力负荷数据；将当前电力负荷数据输入到短期电力预测模型进行负荷预测，得到当前短期电力预测数据；将当前短期电力预测数据输入到大气污染物排放预测模型进行预测，得到企业的大气污染物排放预测结果；短期电力预测模型由变分模态分解VMD算法、卷积神经网络CNN层和双向长短期记忆网络BiLSTM层构成；大气污染物排放预测模型基于粒子群优化PSO算法和支持向量机回归SVR模型构建。短期电力预测模型和大气污染物排放预测模型无需大量数据，因此可以减少计算资源的消耗和具有较高的泛化能力，提高了预测准确性。