一种火电企业碳排放量预测模型建立方法及系统与流程

本发明涉及领域，尤其涉及一种火电企业碳排放量预测模型建立方法及系统。

背景技术：

1、随着全球气候变化的日益加剧，火电企业的碳排放问题受到了广泛关注。火电企业作为全球主要的碳排放源，其碳排放量的准确预测对于全球碳排放控制策略的制定至关重要。目前，火电企业碳排放量的预测主要依赖于传统的统计方法和模型。

2、目前传统的统计预测方法是基于时间序列的火电企业碳排放量预测方法。该方法主要依赖于历史数据进行线性回归分析，以预测未来的碳排放量。然而，这种方法在处理非线性、复杂的碳排放数据时存在局限性。其主要缺点是对于非线性的碳排放数据预测不够准确，容易受到外部因素的干扰，导致预测结果与实际发生的碳排放量存在较大偏差。

3、另一种预测方法是基于机器学习的模型。这种方法通过训练大量的历史数据，构建复杂的预测模型。尽管这种方法在某些情况下可以提供较为准确的预测结果，但其需要大量的计算资源，并且对于模型的解释性和透明性存在挑战。其主要缺点是模型的复杂性高，需要大量的计算资源，而且对于模型的解释性和透明性不足。

4、综上所述，现有的火电企业碳排放量预测方法存在以下主要问题和不足：

5、对于非线性、复杂的碳排放数据预测不够准确，容易受到外部因素的干扰。

6、需要大量的计算资源，增加了预测的成本。

7、模型的解释性和透明性不足，不利于火电企业进行决策。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法及系统。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，所述建立方法包括：

3、确定数据来源，并采用自动化工具抓取数据；

4、对所述数据进行预处理，获得预处理数据；

5、对所述预处理数据进行深度学习分析处理，获得预测结果；

6、将所述预测结果与实际碳排放量进行比较，计算预测误差；

7、根据所述预测误差进行模型优化调整。

8、可选的，所述数据来源具体包括：火电企业的运营数据、设备数据、燃料消耗数据。

9、可选的，所述采用自动化工具抓取数据具体包括：

10、采用apis或爬虫，从各个系统中定期抓取数据。

11、可选的，所述确定数据来源，并采用自动化工具抓取数据之后还包括：

12、将收集到的数据存储在统一的数据库中。

13、可选的，所述对所述数据进行预处理具体包括：

14、采用数据清洗工具对所述数据进行清洗，获得清洗后数据；

15、对所述清洗后数据进行数据格式化统一，获得格式统一数据；

16、对所述格式统一数据进行数据标准化处理，将数据转化为模型能够处理的范围。

17、可选的，所述数据标准化处理的方法包括：z-score或minmaxscaler。

18、可选的，所述对所述预处理数据进行深度学习分析处理具体包括：

19、选择处理时间序列数据的模型；

20、使用tensorflow或pytorch框架，输入所述预处理数据进行模型训练；

21、采用验证数据集进行模型验证，调整模型参数；

22、采用测试数据集进行模型测试。

23、本发明还提供了一种火电企业碳排放量预测模型建立系统，应用上述所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，所述建立系统包括：

24、数据收集模块，用于确定数据来源，并采用自动化工具抓取数据；

25、数据预处理模块，用于对所述数据进行预处理，获得预处理数据；

26、深度学习分析模块，用于对所述预处理数据进行深度学习分析处理，获得预测结果；

27、结果反馈模块，用于将所述预测结果与实际碳排放量进行比较，计算预测误差；

28、模型优化模块，用于根据所述预测误差进行模型优化调整。

29、本发明提供的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法及系统，所述建立方法包括：确定数据来源，并采用自动化工具抓取数据；对所述数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行深度学习分析处理，获得预测结果；将所述预测结果与实际碳排放量进行比较，计算预测误差；根据所述预测误差进行模型优化调整。为火电企业提供一个有效、准确和实用的碳排放量预测工具，帮助企业更好地管理和控制其碳排放，从而达到环保和节能的目标。

30、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

技术特征：

1.一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述建立方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述数据来源具体包括：火电企业的运营数据、设备数据、燃料消耗数据。

3.根据权利要求1所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述采用自动化工具抓取数据具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述确定数据来源，并采用自动化工具抓取数据之后还包括：

5.根据权利要求1所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述对所述数据进行预处理具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述数据标准化处理的方法包括：z-score或minmaxscaler。

7.根据权利要求1所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行深度学习分析处理具体包括：

8.一种火电企业碳排放量预测模型建立系统，应用上述权利要求1-7任意一项所述的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法，其特征在于，所述建立系统包括：

技术总结
本发明提供的一种火电企业碳排放量预测模型建立方法及系统，所述建立方法包括：确定数据来源，并采用自动化工具抓取数据；对所述数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行深度学习分析处理，获得预测结果；将所述预测结果与实际碳排放量进行比较，计算预测误差；根据所述预测误差进行模型优化调整。为火电企业提供一个有效、准确和实用的碳排放量预测工具，帮助企业更好地管理和控制其碳排放，从而达到环保和节能的目标。

技术研发人员：马勇,王垚,李杰,刘万政,任寒,谢云明
受保护的技术使用者：华能山东发电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17