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申请/专利权人：清华大学;国网江西省电力有限公司经济技术研究院
摘要：本申请涉及一种动态碳排放因子预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：确定负荷的概率分布和新能源机组出力上限的概率分布，并进行采样得到实际负荷和实际机组出力，并计算多个时段的网络潮流分布得到潮流计算结果，并根据潮流计算结果生成基础数据矩阵；根据基础数据矩阵计算动态碳排放因子，并重新基于负荷的概率分布和新能源机组出力上限的概率分布进行采样，并累计采样次数，得到新的动态碳排放因子，直至采样次数达到预设迭代次数，并根据多组动态碳排放因子生成采样结果，并根据采样结果得到动态碳排放因子的预测区间。由此，解决难以为用户提供用能指导，可以追踪用户侧的碳排放责任，为需求响应提供指导信号。
主权项：1.一种动态碳排放因子预测方法，其特征在于，包括以下步骤：确定负荷的概率分布和新能源机组出力上限的概率分布，并基于所述负荷的概率分布和所述新能源机组出力上限的概率分布进行采样得到实际负荷和实际机组出力；根据所述实际负荷和所述实际机组出力计算多个时段的网络潮流分布，并根据所述多个时段的网络潮流分布得到潮流计算结果，并根据所述潮流计算结果生成基础数据矩阵；以及根据所述基础数据矩阵计算动态碳排放因子，并重新基于所述负荷的概率分布和所述新能源机组出力上限的概率分布进行采样，并累计采样次数，得到新的动态碳排放因子，直至所述采样次数达到预设迭代次数，并根据多组动态碳排放因子生成采样结果，并根据所述采样结果得到动态碳排放因子的预测区间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 动态碳排放因子预测方法、装置、电子设备及存储介质
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