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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司保定供电分公司;国家电网有限公司;华北电力大学
摘要：本发明提出了一种基于负荷识别的企业碳排放实时估算框架。在拟议框架中，碳排放总量由两部分组成：直接碳排放和间接碳排放。首先，提出并采用卷积神经网络‑双向长短期记忆CNN‑BLSTM模型来实时监控工厂设备的状态。然后，根据国家和相关碳排放强度估算直接碳排放量。同时，间接碳排放量可以通过边际碳排放因子乘以工厂用电量得到。所提出的框架在一个案例研究中被用于实时估算一家钢厂的碳排放，证明了其有效性和准确性。
主权项：1.基于深度卷积神经网络-双向长短期记忆CNN-BLSTM的工业负荷识别方法，其特征在于，所述方法包括：提出PCA降维模型、建立基于K＝Means聚类算法的预测方法、提出深度神经网络模型、建立一维卷积神经网络模型、提出双向长短期记忆模型。
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