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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心);国网湖北省电力有限公司
摘要：一种基于企业耗电情况的碳排放预测方法、系统及设备，方法包括：采集目标企业各耗电设备的原始电力数据，并对其进行数据清洗和数据转换，得到初始电力数据；将初始电力数据进行重新组合排列后得到数据集，并将该数据集与初始电力数据对应的二氧化碳碳排放量进行融合，得到融合电力数据；建立包括多个子预测模型的碳排放预测模型，每个子预测模型由传统机器学习算法、卷积神经网络算法和长短期记忆网络算法中的一个或多个组成，将融合电力数据输入至子预测模型得出对应的企业碳排放预测值；计算多个企业碳排放预测值的平均值，得到企业碳排放值。本发明采用多模型配合融合电力数据预测碳排放值，减少了误差，提高了预测的准确度。
主权项：1.一种基于企业耗电情况的碳排放预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、采集目标企业各耗电设备的原始电力数据；S2、对采集的原始电力数据进行数据清洗和数据转换，得到初始电力数据；S3、将初始电力数据进行重新组合排列后得到数据集，并将该数据集与初始电力数据对应的二氧化碳碳排放量进行融合，得到融合电力数据；S4、建立包括多个子预测模型的碳排放预测模型，每个子预测模型由传统机器学习算法、卷积神经网络算法和长短期记忆网络算法中的一个或多个组成，再将融合电力数据输入至子预测模型中，得出对应的企业碳排放预测值；S5、计算多个企业碳排放预测值的平均值，得到企业碳排放值。
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