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申请/专利权人：广东电网有限责任公司汕尾供电局
摘要：本申请公开了一种碳排放设备辨识模型训练方法、碳排放监测方法及装置，方法包括：构建目标网络；获取预置历史时间段内的用户的用电功率数据、核心碳排放设备及核心碳排放设备的工作状态，将用户的用电功率数据输入到目标网络中提取用户功率数据的空间特征和时序特征，对空间特征和时序特征进行注意力加权融合，得到融合特征，对融合特征进行处理，预测用户的核心碳排放设备及其工作状态，得到预测结果；根据预测结果与用户的实际核心碳排放设备及核心碳排放设备的工作状态计算损失值，通过损失值更新目标网络的网络参数，直至目标网络收敛，得到碳排放设备辨识模型。本申请提高了碳排放设备及其状态辨识的准确性，从而提高碳排放量监测的准确性。
主权项：1.一种碳排放设备辨识模型训练方法，其特征在于，包括：构建目标网络，所述目标网络包括卷积网络、长短期记忆网络、注意力模块和预测层；获取预置历史时间段内的用户的用电功率数据、核心碳排放设备及核心碳排放设备的工作状态，将用户的所述用电功率数据输入到所述目标网络中；通过所述卷积网络提取所述用户功率数据的空间特征，通过所述长短期记忆网络提取所述用户功率数据的时序特征；通过所述注意力模块对所述空间特征和时序特征进行注意力加权融合，得到融合特征；通过所述预测层对所述融合特征进行处理，预测用户的核心碳排放设备及其工作状态，得到预测结果；根据所述预测层输出的预测结果与用户的实际核心碳排放设备及核心碳排放设备的工作状态计算损失值，通过所述损失值更新所述目标网络的网络参数，直至所述目标网络收敛，得到训练好的目标网络，将训练好的目标网络作为碳排放设备辨识模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司汕尾供电局 碳排放设备辨识模型训练方法、碳排放监测方法及装置
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