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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司计量中心
摘要：本发明公开了一种基于增量学习的电网侧动态电碳因子预测方法和装置，涉及碳排放预测调控领域，解决现有预测方法对当前数据不敏感导致对动态电碳因子的预测精度不高的技术问题，包括：获取待预测片区当前的第一特征数据；根据第一分类比，将第一特征数据按照时间戳顺序进行分类，得到第一训练数据和第一预测数据；将第一训练数据输入第一预测模型，根据第一训练方法进行训练，得到第二预测模型；将第一训练数据输入第二预测模型，根据第二训练方法，结合第一训练数据的时间戳信息进行训练，得到第三预测模型；将第一预测数据输入第三预测模型，得到待预测片区的动态电碳因子预测值，以使待预测片区根据动态电碳因子预测值对多个电网节点进行控制。
主权项：1.一种基于增量学习的电网侧动态电碳因子预测方法，其特征在于，包括：获取待预测片区当前的第一特征数据；其中，所述第一特征数据包括待预测片区内的多个电网节点各自的入网电气数据；根据预设的第一分类比，将所述第一特征数据按照时间戳顺序进行分类，得到第一训练数据和第一预测数据；将所述第一训练数据输入预设的第一预测模型，根据预设的第一训练方法对第一预测模型进行训练，训练时更新模型权重，得到第二预测模型；其中，所述第一预测模型是由待预测片区的历史特征数据训练得到的；将所述第一训练数据输入第二预测模型，根据预设的第二训练方法，结合所述第一训练数据的时间戳信息，对第二预测模型进行训练，训练时更新模型权重，得到第三预测模型；将所述第一预测数据输入所述第三预测模型，得到待预测片区的动态电碳因子预测值，以使待预测片区根据所述动态电碳因子预测值对所述多个电网节点进行控制。
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百度查询： 广东电网有限责任公司 广东电网有限责任公司计量中心 一种基于增量学习的电网侧动态电碳因子预测方法和装置
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