公开(公告)号：CN117151486A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311101980.X

申请日：2023-08-29

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  华东电力试验研究院有限公司

Inventor： 范钰波 ,  毛霆 ,  方炯 ,  季海华 ,  严石 ,  司文荣 ,  刘召杰 ,  唐敏 ,  田越

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的园区碳排放预测方法及系统，步骤包括：获取并构建园区拓扑数据集；搭建GraphRNN模型，使用拓扑数据集对GraphRNN模型进行训练，得到图结构生成模型；获取园区各基础设施的碳排放时间序列数据，构建碳排放数据集；搭建STGCN模型，基于图结构生成模型生成园区图结构邻接矩阵，并将碳排放数据集中的时间序列数据转化为特征矩阵，对STGCN模型进行训练，得到碳排放预测模型；将园区基础设施实时碳排放量输入碳排放预测模型，得到园区各基础设备碳排放预测量。与现有技术相比，本发明能够构建与真实园区保持一致的结构化网络图，并有效地考虑园区基础设施之间的时空关系，提高了预测精度。