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申请/专利权人:山西绿源碳索科技有限公司
摘要:本发明涉及碳排放控制处理领域,更具体地,本发明涉及基于人工智能的碳排放优化控制方法及系统,所述方法包括:计算碳排放数据的噪声程度,利用预设数据段对应时段的碳排放数据与风速数据之间的相关性,对噪声程度进行修正,以确定噪声数据,将噪声数据之前的碳排放数据作为参考数据,然后利用每个参考数据的修正后的噪声程度以及对应的参考数据与噪声数据之间的时间间隔的乘积,对通过所有参考数据确定的噪声数据的预测值进行加权求和,得到噪声数据的目标预测值,从而对噪声数据进行去噪,以基于去噪后的碳排放数据对碳排放进行智能控制。本发明降低了噪声数据的影响,从而在一定程度上提高对碳排放智能控制的准确性。
主权项:1.基于人工智能的碳排放优化控制方法,其特征在于,包括:采集工业生产过程中的若干碳排放数据以及对应时段的若干风速数据;计算所述碳排放数据的噪声程度,利用预设数据段对应时段的碳排放数据和风速数据之间的相关性对所述噪声程度进行修正,包括:将所述预设数据段对应时段的风速数据作为所述预设数据段的参考数据段,将所述碳排放数据对应的风速数据作为参考风速数据;计算所述预设数据段内大于所述碳排放数据的数量与所述参考数据段内大于所述参考数据的风速数据的数量之间的差值,得到第一差值,计算所述预设数据段的信息熵与对应的参考数据段的信息熵之间的差值,得到第二差值;对所述碳排放数据的噪声程度进行修正,修正后的噪声程度与所述第一差值正相关,且与所述第二差值负相关,修正后的噪声程度与所述相关性的强度正相关;将修正后的噪声程度大于或等于预设值的碳排放数据作为噪声数据,将所述噪声数据之前的碳排放数据作为参考数据,利用多个参考数据对应的平滑参数,获取所述噪声数据的预测值,将各所述参考数据的修正后的噪声程度和对应的参考数据与所述噪声数据的时间间隔的乘积作为权重,对所述预测值进行加权求和,得到所述噪声数据的目标预测值;将所述目标预测值作为所述噪声数据,完成对所述噪声数据的去噪,以基于去噪后的碳排放数据实现对工业生产过程中碳排放的控制。
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