区域碳排放因子预测模型训练方法、预测方法和电碳计量终端
申请号:CN202510436868
申请日期:2025-04-09
公开号:CN120470553A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种区域碳排放因子预测模型训练方法、预测方法和电碳计量终端,涉及环境监测技术领域,该训练方法包括:从电力系统数据库中获取历史发电数据;其中,历史发电数据包括与发电相关的时间数据、气象数据和经济数据;对历史发电数据进行数据预处理,得到预处理数据;对预处理数据中的时间特征、气象特征和经济特征进行提取,得到特征矩阵;构建多头注意力机制,以捕捉发电数据中不同时间点之间的复杂依赖关系;基于构建的多头注意力机制对LSTM进行改进,获得低模型复杂度的轻量LSTM网络;利用特征矩阵对轻量LSTM网络进行训练,得到区域碳排放因子预测模型。本方案能够提高碳排放因子的预测精度和实时性。
技术关键词
预测模型训练方法
多头注意力机制
计量终端
因子
电力系统数据库
矩阵
气象
排放预测方法
连续型
环境监测技术
排放特征
编码
查询特征
排放量
复杂度
周期性
网络