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公开(公告)号：CN117852702A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410023243.0
申请日：2024-01-04
申请人： 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司
摘要： 本发明涉及碳排放量预测方法、系统、存储介质及设备，通过获取待预测区域设定时间段的人口数量、GDP总量、能源消费总量、化石能源消费占比和该区域的城镇化率形成原始数据集，将不同的计算机模型相结合，克服了单一模型存在的局限性问题，可以准确分析各种因素对碳排放的贡献程度，筛选出合适的指标，更加准确地分析人口、富裕程度、技术水平等变量对环境压力的影响。
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公开(公告)号：CN117808149A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311816692.2
申请日：2023-12-26
申请人： 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/243 , G06F18/23213 , G06N5/01 , G06F113/04 , G06F119/22
摘要： 本发明提出了基于梯度提升决策树模型的煤耗量预测方法及系统，涉及碳排放监测和计量领域，收集待预测电厂的煤电机组运行数据，基于公用直调机组等级的煤电机组运行数据，采用XGBoost算法训练生成梯度提升决策树模型；利用其他等级的煤电机组运行数据，通过梯度提升决策树模型预测电厂的煤耗量；其中，所述电厂特征包括电厂的日发电量、日供热量、年均供电标准煤耗、年利用小时数、近三年实际耗煤量平均值和聚类结果，所述聚类结果是使用k均值算法将煤电机组聚类成不同群组，选取一个群组分类作为电厂的类型；本发明采用k均值算法将机组聚类成不同群组，再通过XGboost算法以直调公用机组训练数据预测其他等级机组的煤耗量。
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公开(公告)号：CN117808323A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410072366.3
申请日：2024-01-17
申请人： 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06Q50/26 , G06N20/20
摘要： 本发明属于碳排放监测和计量领域，提供了一种基于电解铝生产数据和碳排放量的碳足迹计量方法及系统，包括建立电解铝产品的生产制造流程图；厘清电解铝产品全生命周期3个环节及相应的碳排放测算时间与空间边界，界定核算范围；收集电解铝生产制造环节的详细数据并进行特征提取，利用预先训练好的预测模型对提取后的电解铝数据进行预测，得到电解铝生产制造环节预测的碳排放量；基于电解铝生产制造环节预测的碳排放量构建层级累进的典型行业产品全生命周期碳排放核算模型；利用层级累进的典型行业产品全生命周期碳排放核算模型核算各生产环节对应的碳排放，获取电解铝生产全周期碳足迹。
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公开(公告)号：CN117251672A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311219417.2
申请日：2023-09-20
申请人： 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于电力数据的区域行业多维能源碳排放计算方法和装置，方法包括：采集能源统计年鉴地区行业能源消耗数据和电网本地数据，并进行数据预处理形成历史数据集；构建除电力能源外的行业能耗预测模型，计算与电能强相关性行业能源消耗量和与电能弱相关行业年度能耗量；对电能强相关行业根据相关性公式直接拟合，对电能弱相关行业建立季节和月度的波动趋势预测，得到月度综合分解指数，对与电能弱相关行业年度能耗量进行分解；根据各个行业能源消耗量计算能源消耗碳排放量，由所有行业能源消耗碳排放量求和获得区域碳排放量。本发明能够准确预测行业和区域的能源消耗量，提高了能源碳排放量计算准确度，实现了行业和区域碳排放的预测。
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公开(公告)号：CN118313548A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410409923.6
申请日：2024-04-07
申请人： 国网山东省电力公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/2337 , G06N3/0442 , G06N3/086
摘要： 本发明属于信息处理技术领域，提供了一种基于时序画像技术的企业能耗情况预测方法及系统，本发明中，辨识历史能耗数据中的缺失值和异常值，并对缺失值和异常值进行修正，得到处理后的能耗数据；基于企业能耗模式的分析，提取处理后能耗数据的特征，构建企业时序画像；根据构建的时序画像，利用预设的能耗情况预测模型，得到能耗预测结果；通过对时序画像的浅层时序特征学习，以及深层时序特征的学习，不仅深度挖掘了时间序列数据中的特征，还考虑了企业能耗模式，能够更全面地理解数据背后的真实情况，并且，采用的能耗情况预测模型具有较好的样本非线性拟合功能，具有较强的自适应、自组织和自学习的能力，以及大规模并行运算的能力。
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公开(公告)号：CN118312722A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410463915.X
申请日：2024-04-17
申请人： 国网山东省电力公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/0442 , G06N5/043 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
摘要： 本发明提出了基于电力时序大数据实时清洗的耗能诊断方法及系统，包括：获取重点耗能企业的电力时序数据并存储至缓冲区；从缓冲区调取所需的重点耗能企业的电力时序数据并进行数据预处理；对预处理后的电力时序数据进行噪声过滤：使用集成模型E‑Sense处理多样化噪音，集成模型E‑Sense是由多个专家模型组成的集成模型，其中每个专家模型旨在处理特定类型的噪音；对于进行噪声过滤后的电力时序数据，采用无监督重建模型BeatGAN‑Attention进行数据异常检测并进行耗能诊断分析。
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公开(公告)号：CN118230343A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410435414.0
申请日：2024-04-11
申请人： 国网山东省电力公司
IPC分类号： G06V30/414 , G06V30/14 , G06V30/146 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种融合GNN和OCR的智能图像识别方法及系统，包括：获取待识别的图像并进行相应预处理；基于OCR识别技术对图像中的文本区域进行检测，获得文本框及其对应位置信息；以及，对文本框内的文本进行识别，获得文本内容；基于所述文本框构建文本图；其中，所述文本图以文本框作为节点，并基于文本框之间的关系构建边，且每个节点均关联有文本内容、位置信息以及局部图像特征属性信息；将构建的文本图输入预先训练的图像校正判断模型中，对文本图中的每个文本框进行是否需要校正的判断；基于判断结果对文本框中的文本进行校正，获得图像识别结果。
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