【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放量预测，更具体地说，它涉及一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统。
技术介绍
1、变电站用于接收来自发电站或者上级变电站的高压电能，并通过变压器将其转换为适合用户或者下级电网使用的电压等级，同时完成电能的分配、控制和保护任务。
2、现有的变电站碳排放监测系统通常是通过采集站内用电设备的用电量，并乘以相应的碳排放系数来估算整个变电站的总体碳排放量；然而，现有的变电站碳排放监测系统主要聚焦于对已发生碳排放的记录与统计，缺乏有效的预测机制以及优化控制策略，无法及时地调整用电设备的工作参数，导致不必要的碳排放增加。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，解决相关技术中现有的变电站碳排放监测系统缺乏有效的预测机制以及优化控制策略，无法及时地调整用电设备的工作参数，导致不必要的碳排放增加的技术问题。
2、本专利技术提供了一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，包括：
3、数据采集模块，其用于在预设时间...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，T、t、M和G均为自定义参数，其中M根据变电站内实际运行的用电设备决定。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，用电设备的用电类型包括：煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油和天然气，用电类型的元素值通过正整数编码表示。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，碳排放量预测模型包括N个隐藏层、1个提取层和
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，t、t、m和g均为自定义参数，其中m根据变电站内实际运行的用电设备决定。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，用电设备的用电类型包括：煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油和天然气，用电类型的元素值通过正整数编码表示。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，碳排放量预测模型包括n个隐藏层、1个提取层和m个全连接层；
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，碳排放量预测模型的计算公式包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的变电站碳排放优化控制系统，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：林文娟，曹宏宇，田文，刘惠颖，文茹馨，孙洋，胡晶宇，康德功，刘承卿，王宗晶，李洋，
申请(专利权)人：国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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