【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，尤其涉及一种大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法和系统。
技术介绍
1、全球气候变化已成为国际社会面临的最严峻挑战之一，二氧化碳排放过多是主要原因。能源消耗造成的环境污染问题日益严重，对高耗能、高排放企业进行准确的碳排放预测对于实现减排目标至关重要。因此，企业碳足迹(ccf)估算方法的研究已成为一个热门领域。不同于按“土地面积”测量碳排放量，ccf是指企业活动中由生态足迹产生的碳排放总量。它不需要各种假设，从而避免了不确定性的增加。
2、现有的标准和方法有许多局限性。首先，目前大多数企业碳排放估算方法不具有通用性，也不能直接应用于其他不同的企业或行业。其次，关于设备级碳排放的研究较少，其中大多数主要用于家用设备，而不是工业设备。第三，现有的方法是进行预评估或事后评估，而不是实时评估，而实时碳监测可以通过提供信息帮助应对不断变化的环境，并给出控制排放的建议。
技术实现思路
1、为了解决或者改善上述问题，本专利技术提供了大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方...
【技术保护点】
1.一种大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述对所述负荷数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述CNN-BLSTM识别模型，包括：三个一维CNN层，用于从所述负荷数据提取显著特征，三个BLSTM层，用于从一维CNN输出的特征图中提取前向和后向信息，以实现学习工业负荷数据的深层关系；
4.根据权利要求2所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述建立负荷识别的...
【技术特征摘要】
1.一种大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述对所述负荷数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述cnn-blstm识别模型，包括：三个一维cnn层，用于从所述负荷数据提取显著特征，三个blstm层，用于从一维cnn输出的特征图中提取前向和后向信息，以实现学习工业负荷数据的深层关系；
4.根据权利要求2所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述建立负荷识别的指标和基准，评估分类性能的准确度，包括：
5.根据权利要求3所述大型碳排放监测企业的碳排放实时估算方法，其特征在于，所述根据碳排放实时估算框架，计算碳排放，包括：碳排放总量分为直接排放和用电造成的间接排放；
...【专利技术属性】
技术研发人员：潘俊涛，杨舟，蒋雯倩，韦杏秋，包岱远，周政雷，唐志涛，李金瑾，檀亚凤，覃及翠，黄慧君，张智勇，陈俊，何涌，冯程程，李捷，韦航，颜丹丹，吴一鸣，潘世媛，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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