一种变电站日前碳排放因子预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种变电站日前碳排放因子预测方法及系统，该方法包括获取多个变电站之间的拓扑连接信息及历史碳排放因子数据；通过预设的数据预处理方式及数据归一化对所述历史碳排放因子数据进行处理，获得时序数据，在根据预设的时间标签及多维数据处理方式，对所述时序数据进行处理，获得高维数据，通过预设的预测模型对所述高维数据及所述拓扑连接信息进行处理，获得日前碳排放因子预测值，提高碳排放因子预测的准确度。碳排放因子预测的准确度。碳排放因子预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种变电站日前碳排放因子预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及碳排放
，尤其涉及一种变电站日前碳排放因子预测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，已有很多相关研究致力于碳排放审计方法的精确化，探究影响碳排放的多因素，宏观上从省市区域间或具体地区研究碳排放的影响因素。还有利用灰色预测等传统方法对碳排放总量进行预测。但已有研究关注的是众多结构因素对碳排放总量的预测。
[0003]现有技术中没有对各支路中的碳流进行时空上精细化管理，变电站间碳排放系统为具有时空相关性的非线性系统，传统预测方法计算过程对非线性关系处理仍有欠缺，缺乏挖掘碳流分布的时空特征。同时，对于变电站站点的碳排放因子的日前预测精度上仍有欠缺，碳排放精细化调控，用户响应低碳目标仍有待进一步提升。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种变电站日前碳排放因子预测方法及系统，提高碳排放因子预测的准确度。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供一种变电站日前碳排放因子预测方法，包括：
[0006]获取多个变电站之间的拓扑连接信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变电站日前碳排放因子预测方法，其特征在于，包括：获取多个变电站之间的拓扑连接信息及历史碳排放因子数据；根据所述历史碳排放因子数据，通过预设的数据预处理方式及数据归一化处理，获得时序数据；根据预设的时间标签及多维数据处理方式，对所述时序数据进行处理，获得高维数据；通过预设的预测模型对所述高维数据及所述拓扑连接信息进行处理，以使所述预测模型提取所述高维数据及所述拓扑连接信息的时空特征信息，并融合所述时空特征信息，获得日前碳排放因子预测值。2.如权利要求1所述的一种变电站日前碳排放因子预测方法，其特征在于，所述获取多个变电站之间的拓扑连接信息，具体包括：根据所述多个变电站之间的物理连接关系，通过预设的稀疏矩阵储存方法记录所述物理连接关系，获得对应的无向图；根据所述无向图的二维邻接矩阵，获得所述多个变电站之间的拓扑连接信息。3.如权利要求1所述的一种变电站日前碳排放因子预测方法，其特征在于，所述通过预设的数据预处理方式及数据归一化处理，获得时序数据，具体包括：根据所述历史碳排放因子数据，通过获取同一天同一时刻相邻若干个时段的第一历史碳排放因子数据，对所述第一历史碳排放因子数据进行平均处理，获得预处理信息；所述预处理信息包括缺省值和处理异常值。4.如权利要求3所述的一种变电站日前碳排放因子预测方法，其特征在于，所述通过预设的数据预处理方式及数据归一化处理，获得时序数据，具体包括：根据所述预处理信息，对所述历史碳排放因子数据进行数据清洗，获得第一历史数据；根据所述第一历史数据，通过预设的数据归一化处理方式，获得所述第一历史数据对应的时序数据的最大值和最小值；根据所述最大值和最小值，通过预设的数据映射公式对所述时序数据进行处理，获得对应的时序数据。5.如权利要求1所述的一种变电站日前碳排放因子预测方法，其特征在于，所述根据预设的时间标签及多维数据处理方式，对所述时序数据进行处理，获得高维数据，具体包括：根据所述时序数据的时间标签，获得所述时序数据对应的时间属性；根据所述时间属性，通过独热编码的方式，对所述时序数据进行多维拓展，获得高维数据。6.如权利要求1所述的一种变电站日前碳排放因子预测方法，其特征在于，所述以使所述预测模型提取所述高维数据及所述拓扑连接信息的时空特征信息，具体包括：根据所述高维数据，通过所述预测模型的全连接层，获取所述时序数据的时间特性；根据所述时间特性，通过所述预测模型的时间注意力模块，获得对应的时间相关性；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鼎衢，谢东，党三磊，王岩，宋强，李经儒，招景明，孟庆亮，潘峰，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司计量中心，
类型：发明
国别省市：