一种基于电力数据的能源行业碳排放预测方法
公开
摘要
本发明属于污染排放技术领域，提出了一种基于电力数据的能源行业碳排放预测方法。通过分析确定能源行业影响碳排放因素Co2_X与主要用于行业生产的电力因素Ele_X；随后利用皮尔逊相关系数法找到Co2_X和Ele_X中元素的相关性；然后对相关因素性进行随机森林回归树算法进行训练；最后模型训练采用多项式回归进行联合训练。一种基于电力数据的能源行业碳排放预测方法，通过建立能源消费数据与电力数据的关系，用电力数据预测能源行业的碳排放，解决重点用能企业碳排放管理不到位的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于电力数据的能源行业碳排放预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298381A
申请号 ：
CN202111516267.2
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
何清素靳丹王婷张自强韩庆之何少军尉颖张兆师
申请人 ：
甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
申请人地址 ：
甘肃省兰州市七里河区西津东路628号
代理机构 ：
北京轻创知识产权代理有限公司
代理人 ：
王东旭
优先权 ：
CN202111516267.2
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/26 G06F17/18 G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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