基于能源消费数据的碳排放估算方法

    公开(公告)号:CN115829113A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211490858.1

    申请日:2022-11-25

    摘要: 本发明公开了基于能源消费数据的碳排放估算方法,包括:S1、获取历史规上行业能源消费数据,并对其进行清洗得到能源数据清单;S2、根据数据清单中的用能数据得到规上行业的历史碳排放量;S3、根据规上行业的历史碳排放量得到规上行业的历史碳排放电力系数;S4、将规上行业的历史碳排放电力系数作为因变量,选择自变量构建ARIMAX时间序列模型和XGBoost梯度提升决策树模型,输出测试集拟合结果并计算两种模型的各区域平均偏差和中位数偏差;S5、选择输出偏差最小的模型作为最佳预测模型;S6、利用最佳预测模型得到实时的规上行业碳排放量测算数据。方案根据地区的企业和行业的能源消费特点选择最佳的模型进行对应的碳排放估算,估算的结果准确可靠。

    用电量预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117498299A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311236441.7

    申请日:2023-09-22

    摘要: 本发明公开了一种用电量预测方法、装置、电子设备及存储介质,解决了现有技术的不足,方法包括步骤1,获取用户某个时间段内每个月的历史用电数据、历史环境数据和休息日数据,历史用电数据包括用户用电类型、峰谷历史用电量和当月相对于上一个月的用电量增速;步骤2,基于用电量增速确定用户每个月的电力弹性系数,然后将历史用电数据、历史环境数据、休息日数据和电力弹性系数作为输入数据输入用电量预测模型,其中一部分输入数据作为训练集,另一部分输入数据作为测试集,对用电量预测模型进行训练;步骤3,用电量预测模型训练完成,输出未来月用户的用电量预测结果;步骤4,根据未来用户的用电量预测结果匹配相应的发电量。