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申请/专利权人：南京电力设计研究院有限公司

摘要：本发明涉及一种配电网碳排数据的管理方法，涉及配电网络领域，所述方法包括：采用碳排数据预测模型基于目标配电网络的各项过往配电数据以及多份配置内容智能预测目标配电网络在设定时间区间内的碳排数值总和以及传输电量总和；在智能预测的碳排数值总和大于设定碳排阈值时，在设定时间区间内对目标配电网络执行挂载规模缩减策略，否则，执行挂载规模维持策略。通过本发明，为每一配电网络搭建定制机构的碳排数据预测模型，并基于针对性筛选的多项基础数据对配电网络未来时间区间内的碳排数值总和以及传输电量总和进行预测，进而基于预测结果为未来时间区间制定相应的碳排放管理策略，从而避免配电网络在未来时间区间内碳排数据超标。

主权项：1.一种配电网碳排数据的管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标配电网络在设定时间区间之前的各个历史时间区间分别对应的各份配电网络数据，以及获取目标配电网络在设定时间区间之前的各个历史时间区间分别对应的各份工作负载数据，所述各个历史时间区间的数目与所述目标配电网络的走线长度成正比，所述设定时间区间以当前时刻为起始时刻；获取目标配电网络的多份配置内容，所述目标配电网络的多份配置内容为所述目标配电网络的走线长度、并排布置缆线数目、挂载负载总数以及配电电压数据，挂载负载包括工作负载和非工作负载两种类型；对前馈神经网络执行设定数目的多次训练，以获得完成多次训练的前馈神经网络，并将完成多次训练的前馈神经网络作为碳排数据预测模型输出，所述设定数目的取值与所述目标配电网络的挂载负载总数正向关联；采用所述碳排数据预测模型基于所述目标配电网络在设定时间区间之前的各个历史时间区间分别对应的各份配电网络数据、所述目标配电网络在设定时间区间之前的各个历史时间区间分别对应的各份工作负载数据以及所述目标配电网络的多份配置内容智能预测所述目标配电网络在设定时间区间内的碳排数值总和以及传输电量总和，并分别作为预测碳排数值以及预测传输电量输出；在接收到的预测碳排数值大于设定碳排阈值时，在设定时间区间内对所述目标配电网络执行挂载规模缩减策略，在接收到的预测碳排数值小于等于设定碳排阈值时，在设定时间区间内对所述目标配电网络执行挂载规模维持策略；其中，在接收到的预测碳排数值大于设定碳排阈值时，在设定时间区间内对所述目标配电网络执行挂载规模缩减策略包括：在接收到的预测碳排数值大于设定碳排阈值时，将规划给所述目标配电网络在设定时间区间内的工作负载的数量进行减配处理；其中，获取目标配电网络在设定时间区间之前的各个历史时间区间分别对应的各份配电网络数据，以及获取目标配电网络在设定时间区间之前的各个历史时间区间分别对应的各份工作负载数据，所述各个历史时间区间的数目与所述目标配电网络的走线长度成正比包括：每一个时间区间对应的单份配电网络数据为在所述时间区间内所述目标配电网络的碳排数值总和、传输电量总和以及有功功率信息，每一个时间区间对应的单份工作负载数据为在所述时间区间内所述目标配电网络中的工作负载数量以及各个工作负载的工作电流、工作时长以及额定功率。

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