申请/专利权人：广东电网有限责任公司

申请日：2024-03-22

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117934247B

主分类号：G06Q50/26

分类号：G06Q50/26;G06F18/211;G06Q10/04;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开的基于时序分解的碳排放因子预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过将电力系统在连续时间节点下的碳排放因子所构成的时序数据进行时序分解，生成分别具备趋势特性、周期特性、以及典型事件特性的各类特征分量，并利用共型预测模型评估点预测模型输出的各特征分量在未来时间节点下的碳排放因子的预测精准度，继而根据置信比例阈值计算各类特征分量的碳排放因子的分量预测区间，最终生成电力系统在各未来时间节点下的碳排放因子的点预测结果以及预测区间。因此，本发明通过分析当前碳排放因子的时序数据的各类特性，预测处电力系统在未来时间节点的碳排放因子的预测结果和预测区间，有效地提高碳排放因子预测结果的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于时序分解的碳排放因子预测方法，其特征在于，包括：获取电力系统在若干时间节点下的碳排放因子，并从若干所述时间节点中，确定碳排放因子缺失的若干目标时间节点；在确定若干目标时间节点中存在连续的若干目标时间节点时，根据预设的滚动窗口的长度，获取位于各所述目标时间节点前后的若干时间节点的碳排放因子，并通过以下公式，依次计算各所述目标时间节点的第一碳排放因子估值： ；其中，为第个第一碳排放因子估值，为所述滚动窗口的长度，为第j个时间节点的碳排放因子，为所对应的目标时间节点；在确定若干目标时间节点中存在间断的若干目标时间节点时，获取分别与所述目标时间节点前后相邻的时间节点的碳排放因子，并通过以下公式，计算所述目标时间节点的第二碳排放因子估值： ；其中，为所述第二碳排放因子估值，为与所述目标时间节点相邻的前一时间节点的碳排放因子，为与所述目标时间节点相邻的后一时间节点的碳排放因子；将所述碳排放因子、所述第一碳排放因子估值以及所述第二碳排放因子进行归一化，生成时序数据；分别根据所述时序数据的趋势特性、周期特性、以及典型事件特性，对所述时序数据进行时序分解，生成所述时序数据的各类特征分量；将每一所述特征分量依次输入至预设的点预测模型中，以使所述点预测模型根据各特征分量预测在若干未来时间节点下的碳排放因子，继而输出每一特征分量对应的点预测序列；将各所述点预测序列依次输入至预设的共型预测模型中，以使所述共型预测模型评估点预测序列中各未来时间节点下的碳排放因子的预测精准度，继而输出对应的非一致性序列；根据预设的置信比例阈值，从每一所述非一致性序列中获取对应的点预测序列的预测区间上界值以及预测区间下界值；根据各所述点预测序列、各预测区间上界值以及各预测区间下界值，生成在若干未来时间节点下，各类特征分量对应的碳排放因子的分量预测区间；根据各未来时间节点，分别将各点预测序列以及各分量预测区间进行整合，生成电力系统在未来若干时间节点下的碳排放因子的点预测结果以及预测区间。

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