一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法技术

本发明专利技术提供一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，包括综合考虑经济、气象和时间等因素，利用动态皮尔逊相关系数分析冷、热、电负荷之间的动态耦合关系，明确模型的输入，其次，搭建多能负荷碳排放预测网络，通过Time2Vec嵌入层和卷积神经网络对时间序列数据进行处理，并利用BiLSTM‑GRU神经网络提取时间特征，这种方法能够更准确地反映能源系统的复杂性和碳排放的动态变化，提高预测精度，有益效果包括：提高碳排放预测的准确性和适用性，为制定科学合理的政策和措施提供依据，以实现减少碳排放的目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及负荷能源综合管理，具体为一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法。

技术介绍

1、随着全球环境问题日益凸显和能源消耗的增加，对于碳排放的准确预测和控制变得日益重要。碳排放预测是指通过使用基于数据的模型和算法来估计未来一段时间内或特定情景下的碳排放量。在能源产业、城市规划以及环境管理等领域，准确的碳排放预测可以帮助制定科学合理的政策和措施，以实现减少碳排放的目标。然而，由于碳排放受到多种因素的影响，如能源消耗、经济发展、人口增长等，其预测变得十分复杂。传统的碳排放预测方法通常基于统计数据和单一能源行为，难以全面考虑到各种能源形式之间的相互关联和复杂动态。因此，为了提高碳排放预测的准确性和适用性，一种新的方法——针对多能负荷预测的碳排放预测方法应运而生。

2、基于多能负荷预测的碳排放预测方法利用多种能源的负荷数据作为输入，这种方法结合了能源消费的综合信息，包括电力、燃气、热能等多种能源形式，能够更准确地反映能源系统的复杂性和碳排放的动态变化。该方法的核心技术是建立一个可靠的模型和算法，通过对历史数据的分析和预测建立起能源消费与碳排放之间的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，其特征在于：所述经济因素包括人均GDP、电价和电流量，搜书气象特征包括温度、湿度、太阳辐射、大气压力、风速和风向，所述作息日包括工作日和休息日。

3.根据权利要求1所述的一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，其特征在于，所述S101具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，其特征在于，所述S103具体包括：

【技术特征摘要】

1.一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种针对多能负荷的碳排放短期预测方法，其特征在于：所述经济因素包括人均gdp、电价和电流量，搜书气象特征包括温度、湿度、太阳辐射、大气压力、风速和风向，...

【专利技术属性】
技术研发人员：程铖，叶超，周桂珍，陆海鹏，马越，王继磊，周滢，程昊旸，黄帅，戴敏杰，董萍萍，王安乐，包成，俞凯，姚静，
申请(专利权)人：杭州电力设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：