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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法。所述追踪方法根据目标输配电网络的拓扑信息、输配电线路及设备参数、电网内用户位置、各发电设施位置及该设施的碳电效率对电网运行状态进行随机仿真，生成满足实际情况的碳流追踪结果样本，对母线‑线路神经网络进行训练，该神经网络可在不同规模的网络样本间进行迁移，因此本发明方法具有较强的泛用性和可拓展性；就可以根据电网内用户用电数据和发电厂实时发电量，实时计算电网内各用户所间接产生的碳排放以及输配电线路及设备能量损失所产生的碳排放。本发明方法可以有效减少碳流追踪所需的计算速度和计算过程中所用到的数据，可为碳电市场的有效运行提供更高效节能的运行依据。
主权项：1.一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集目标输配电网的拓扑信息，用户负荷范围、位置，发电设备的位置及碳电效率；2基于步骤1收集的输配电网络的拓扑数据，构建与之对应的图神经网络；3仿真生成电网运行的潮流，或收集历史数据，得到各发电机发电量、各用户负荷情况下的潮流状况；4利用比例均分原则得到碳流追踪结果，即得发电量、用户负荷与碳流追踪结果的对应关系；将该对应关系作为图神经网络的样本；5将样本划分为训练集、验证集和测试集，将训练集样本输入图神经网络进行训练；在每轮训练后，通过验证集检验当前模型的准确性；在其准确性达到预设的要求后，再用测试集对当前模型的准确性进行校验；6将目标输配电网的发电设备和负荷的功率数据输入步骤5训练好的图神经网络得到各线路和各节点的碳排率；若将步骤5训练好的图神经网络适用于新的目标输配电网，先对训练好的图神经网络进行微调，更改图神经网络的参数，得到新的目标输配电网的碳排率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 浙江大学 一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法
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