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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
摘要：一种基于碳排放流和大数据分析的区域碳排放预测方法及系统，在S1区域划分中将目标区域划分为多个子区域，对各个子区域进行标签化处理，并依据不同标签分别形成各个子区域的主信息集和次信息集；S2进行MIC相关性分析，以对子区域次信息集中影响碳排放的特征进行相关性排名；S3构建子区域碳排放预测模型；S4基于构建的各个子区域碳排放预测模型进行仿真计算，输出区域碳排放预测结果。本设计不仅可以根据不同的数据类型得到不同的预测模型，从而针对不同的区域进行差异化的预测，而且可以通过标签化处理，有效降低求解难度，同时缩短区域碳排放预测时间。
主权项：1.一种基于大数据分析和电力潮流的区域碳排放预测方法，其特征在于包括：所述区域碳排放预测方法包括以下步骤:S1、区域划分，将目标区域划分为多个子区域，并基于各个子区域的电力碳排放与子区域总碳排放的斯皮尔曼系数大小，确定各个子区域的主信息集和次信息集；S2、相关性分析，分别对各子区域的次信息集中影响碳排放的特征进行相关性排名；S3、构建子区域碳排放预测模型，选取各个子区域的主信息集全部特征和次信息集相关性排名较高的若干特征，基于子区域的不同的主信息集和次信息集特征进行数据训练，训练完成后得到各子区域的碳排放预测模型；S4、基于构建的各个子区域碳排放预测模型进行仿真计算，将各子区域特征数据分别输入各自对应的碳排放预测模型中，得到子区域碳排放预测结果并进行累加，形成目标区域碳排放预测结果。
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权利要求：
百度查询： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 基于碳排放流和大数据分析的区域碳排放预测方法及系统
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