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申请/专利权人：浙江大学湖州研究院
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229456A
主分类号：G06Q50/06
分类号：G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/0464;G06Q50/26
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明属于碳排放核算领域，公开了一种企业级多尺度动态电碳因子实时预测方法，通过时序预测模型实现，包括：步骤1，收集企业的动态电碳因子，对收集到的企业的动态电碳因子进行数据预处理并进行划分；步骤2，将处理好的数据通过嵌入层，实现数据降维以便于特征提取；步骤3，将嵌入层输出数据通过G2CBlock模块；步骤4，将提取到的信息进行预测输出。本发明对未来的电碳因子进行预测，为用电策略制定提供了数据支持。本发明设计搭建G2CBlock模块作为时序预测模型的基本单元，考虑了不同时间尺度下变量间的相关关系，使得预测更加准确。
主权项：1.一种企业级多尺度动态电碳因子实时预测方法，其特征在于，通过时序预测模型实现，包括以下步骤：步骤1，收集企业的动态电碳因子，对收集到的企业的动态电碳因子进行数据预处理；步骤2，将处理好的数据通过嵌入层，实现数据降维以便于特征提取；步骤3，将嵌入层输出数据通过G2CBlock模块；步骤4，将提取到的信息进行预测输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学湖州研究院 一种企业级多尺度动态电碳因子实时预测方法
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