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摘要：本发明涉及变电站碳排放量计算技术领域，公开了一种基于机器学习的变电站碳排放量计算方法，包括如下步骤：步骤S101，构建变电站参数矩阵A；步骤S102，将该变电站参数矩阵A输入第一预测模型，输出的值表示在周期M内的预测电量损失值；步骤S103，获取时间段T内变电站运行过程中每个接入点产生的碳排放量，计算变电站在周期M内预测的运行碳排放量。本发明采集每个接入点在各个时间步的工作参数，并根据各个接入点历史的工作参数信息对未来时间段T的变电站碳排放量进行预测，相较于常见的碳排放量预测计算方法来说，考虑到了工作负荷对变电站各个接入点碳排放量造成的影响，预测计算的结果更加精确。
主权项：1.一种基于机器学习的变电站碳排放量计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S101，从当前时间向前推移一个时间段T，并采集时间段T内该变电站的工作参数，并构建变电站参数矩阵A，其表示为： 其中，表示该变电站第一个接入点在第1个时间步到第n个时间步的工作参数；表示该变电站第1个接入点到第m个接入点在第1个时间步的工作参数；表示该变电站第1个接入点到第m个接入点在第1个时间步到第n个时间步的工作参数； 其中，分别表示该变电站第m个接入点在第n个时间步的最大电流参数、最小电流参数、电流损耗量、最大电压参数和最小电压参数与每个接入点对应的降雨量变化参数、光照强度变化参数和气温变化参数；步骤S102，将该变电站参数矩阵A输入第一预测模型，输出的值表示在周期M内的预测电量损失值，M表示预测的时间周期；步骤S103，获取时间段T内变电站运行过程中每个接入点产生的碳排放量，计算变电站在周期M内预测的运行碳排放量；步骤S104，计算变电站在周期M内的预测综合碳排放量。
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百度查询： 国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心 一种基于机器学习的变电站碳排放量计算方法
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