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申请/专利权人:国网经济技术研究院有限公司;华北电力大学;国网福建省电力有限公司经济技术研究院
摘要:本发明涉及一种考虑碳排放与效益最优的电网项目决策方法及系统,属于数据预处理与识别技术领域,解决现有方法难以准确评估和优化整体碳排放效应问题。方法包括:获取与历史工程项目相关的工程量消耗数据和碳排放消耗数据;通过箱型图识别异常数据,结合切比雪夫不等式和黄金分割法优化参数以修正异常数据;构建考虑采购阶段、建设阶段、运维阶段、报废阶段的项目全寿命周期碳排放计量模型,针对采购阶段基于历史数据构建神经网络预测模型以预测采购阶段的设备碳排放量;针对其他阶段基于修正后的数据计算碳排放量;构建考虑项目综合效益与全寿命周期碳排放综合最优的目标函数,并获得最终项目优选建设集合。通过全寿命周期碳排放准确评估和优化整体碳排放效应。
主权项:1.一种考虑碳排放与效益最优的电网项目决策方法,其特征在于,包括:获取与历史工程项目相关的工程量消耗数据和碳排放消耗数据;通过箱型图识别所述工程量消耗数据和所述碳排放消耗数据中的异常数据,结合切比雪夫不等式和黄金分割法优化参数修正所述异常数据;构建考虑采购阶段、建设阶段、运维阶段、报废阶段的项目全寿命周期碳排放计量模型,其中,针对采购阶段,基于影响不同设备碳排放量主要因素的历史数据构建神经网络预测模型以预测采购阶段的设备碳排放量;以及针对建设阶段、运维阶段和报废阶段,基于修正后的工程量消耗数据和碳排放消耗数据计算碳排放量;以及构建考虑项目综合效益与全寿命周期碳排放量综合最优的目标函数,并根据所述目标函数和约束条件获得最终项目优选建设集合。
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