一种碳排放量的预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种碳排放量的预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取能源消费数据和电能消费数据，并利用能源消费数据确定碳排放量数据；利用电能消费数据和Prophet模型确定电能消费项，并利用电能消费项确定第一目标时间段的电能消费碳排放预测量；利用自回归模型和碳排放量数据确定第二目标时间段的电能消费碳排比例预测值，并根据电能消费碳排放预测量和电能消费碳排比例预测值确定第二目标时间段的碳排放总量预测值。本发明专利技术实施例的技术方案，利用自回归模型和Prophet模型分别预测了不同时间颗粒度的电能消费碳排比例和电能消费碳排放量，并利用这两个值预测了指定时间段的碳排放总量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳排放量预测，尤其涉及一种碳排放量的预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、工业碳排放占我国碳排放总量的比例不容小觑。随着节能减排技术的推广，工业的碳排放总量和强度正受到越来越多的关注。

2、目前，国内外对于工业碳排放的常规的确定方式主要分为人工审计法和预测法。人工审计往往以年为单位，且数据披露滞后于实际年份半年到一年的时间，这样的统计周期难以满足目前大多数工业企业的碳排放管理需求。且对于中小企业而言，碍于人工审计的高成本，实际每年开展碳排放核算的企业少之又少。常规的预测法不能有效识别企业的生产、生活以及办公特征，存在预测不准的问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种碳排放量的预测方法、装置、设备及存储介质，以解决常规的碳排放量的预测准确度不高的问题。

2、第一方面，本专利技术提供了一种碳排放量的预测方法，包括：

3、获取能源消费数据和电能消费数据，并利用所述能源消费数据确定碳排放量数据；

4、利用所述电能消费数据和prophet模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自回归模型和所述碳排放量数据确定第二目标时间段的电能消费碳排比例预测值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述电能消费数据和Prophet模型确定电能消费项，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述能源用途分类，利用碳排放量数据中属于当前能源用途分类的能源的数据、所述碳排放总量预测值和所述电能消费项确定所述第一目标时间段的第一预测碳排放量，包括...

【技术特征摘要】

1.一种碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自回归模型和所述碳排放量数据确定第二目标时间段的电能消费碳排比例预测值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述电能消费数据和prophet模型确定电能消费项，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述能源用途分类，利用碳排放量数据中属于当前能源用途分类的能源的数据、所述碳排放总量预测值和所述电能消费项确定所述第一目标时间段的第一预测碳排放量，包括：

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟锦星，赵力，孔慧超，苏华锋，王凯亮，罗金满，周潮，涂智豪，刘嘉威，蓝海森，赵仕儒，吴栩晴，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：