【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于社区用电碳排放预测，具体涉及基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法及装置。
技术介绍
1、社区用电碳排放预测可以帮助社区制定合理的碳减排策略。社区用电碳排放量受到多种因素的影响，如用电量、能源结构、碳排放因子等。
2、传统的碳排放预测方法通常依赖于基于历史数据的统计模型。如灰色系统理论和神经网络模型需要较多的历史数据，而社区用电碳排放数据往往难以获取或不完整。如灰色关联分析和支持向量机模型需要确定合适的权重系数和核函数参数，而这些参数往往依赖于人为经验或试验调整。因此，这些模型可能无法充分考虑到不断变化的能源来源、能源消耗模式和其他复杂的因素。
3、因此需要一种更准确、更灵活的碳排放预测方法，以满足不断变化的社区用电需求和环境要求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法及装置，以解决现有技术中预测的准确性不足的问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于自回归移动平均模型预测...
【技术保护点】
1.一种基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，所述根据所述年碳排放因子数据，建立动态碳排放因子模型，利用动态碳排放因子模型确定所述第一指定时间跨度内对应的动态日碳排放因子曲线，包括：
3.如权利要求2所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，所述利用所述社区用电每日碳排放量数据，建立碳排放量预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，还包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，所述根据所述年碳排放因子数据，建立动态碳排放因子模型，利用动态碳排放因子模型确定所述第一指定时间跨度内对应的动态日碳排放因子曲线，包括：
3.如权利要求2所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，所述利用所述社区用电每日碳排放量数据，建立碳排放量预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放方法，其特征在于，还包括：
5.一种基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放装置，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的基于自回归移动平均模型预测社区用电碳排放装置，其特征在于，所述曲线确定单元根据所述年碳排放因子数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王春妍，卢达，李贺龙，陈昊，葛得辉，彭楚宁，杨世海，陈铭明，程含渺，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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