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摘要：本发明公开一种基于数据驱动的动态碳排放因子预测方法，包括：获取历史负荷数据、非低碳电源和分布式新能源历史发电功率数据，识别配电网拓扑结构及电源和负荷接入位置，计算主网接入碳势；综合各类电源和负荷，仿真生成电网潮流数据，根据改进动态碳排放因子计算方法生成训练样本的标签；根据生成的标签和历史数据，构建初始样本集；基于Fea2Vec框架提取多变量时间序列的时序依赖关系；将初始样本集划分为训练集、验证集和测试集，带入Fea2Vec‑BiLSTM模型进行训练，在测试集误差收敛时截断训练过程；通过前向传播过程得到预测结果。本发明可以预测出未来一天的小时级区域动态碳排放因子，为低碳用能方式提供数据支撑。
主权项：1.一种基于数据驱动的动态碳排放因子预测方法，其特征在于，包括以下步骤：a获取历史负荷数据、非低碳电源和分布式新能源历史发电功率数据，识别配电网拓扑结构及电源和负荷接入位置，计算主网接入碳势；b综合各类电源和负荷，仿真生成电网潮流数据，根据改进动态碳排放因子计算方法生成训练样本的标签；c根据步骤b生成的标签和历史数据，构建初始样本集；d基于Fea2Vec框架提取多变量时间序列的时序依赖关系，包括标记过程和embedding过程；e构建Fea2Vec-BiLSTM模型，将初始样本集划分为训练集、验证集和测试集，带入Fea2Vec-BiLSTM模型进行训练，在测试集误差收敛时截断训练过程；f使用步骤e中已训练好的神经网络，通过前向传播过程得到预测结果。
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百度查询： 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 一种基于数据驱动的动态碳排放因子预测方法
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