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申请/专利权人：江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种电网碳排放因子预测方法、装置及存储介质，包括：获取目标电网的当前广义节点负荷；将所述当前广义节点负荷输入到碳排放因子预测模型，得到电网碳排放因子；获取所述碳排放因子预测模型的过程，包括：根据网络拓扑结构，确定广义节点的负荷序列和广义节点的碳排放因子；建立图卷积神经网络，基于所述广义节点的负荷序列和碳排放因子训练图卷积神经网络，得到训练好的所述碳排放因子预测模型。优点：本发明基于常规碳排放流理论进行广义节点的碳排放流理论计算，计算的速度更快，实际应用更方便，通过训练广义节点的负荷和碳排放因子数据得到预测模型，可以根据电网参数缺失情况下预测碳排放因子，提供决策支持和低碳指导。
主权项：1.一种电网碳排放因子预测方法，其特征在于，包括：获取目标电网的当前广义节点负荷；将所述当前广义节点负荷输入到碳排放因子预测模型，得到电网碳排放因子；获取所述碳排放因子预测模型的过程，包括：获取目标电网的广义节点的网络拓扑结构；根据所述网络拓扑结构，确定广义节点的负荷序列和广义节点的碳排放因子；建立图卷积神经网络，基于所述广义节点的负荷序列和碳排放因子训练图卷积神经网络，得到训练好的所述碳排放因子预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏方天电力技术有限公司 国网江苏省电力有限公司 一种电网碳排放因子预测方法、装置及存储介质
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