[发明专利]基于BP神经网络的专变用户有功无功碳排放预测方法有效

专利信息
申请号: 202210846396.6 申请日: 2022-07-19
公开(公告)号: CN115099522B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 刘盼盼;章锐;周吉;钱俊良;邰伟 申请(专利权)人: 东南大学溧阳研究院;南京东博智慧能源研究院有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/084;H02J3/00;G01D21/02
代理公司: 南京鑫之航知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32410 代理人: 姚兰兰
地址: 213300 江苏省常州市溧阳市昆仑街道*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于BP神经网络的专变用户有功无功碳排放预测方法,本发明面向专变用户,提出基于BP神经网络的专变用户有功/无功碳排放预测技术;本发明主要采用基于传感装置的专变用户电碳和环境信息采集技术,归一化处理,构建训练得到基于BP神经网络的专变用户有功负荷/无功负荷预测模型以及有功/无功综合碳排放因子预测模型,最终实现对专变用户有功、无功碳排放量的有效预测;本发明克服了有功、无功交互影响,专变用户内部碳排放难以有效计算的技术难题;本发明提高预测计算结果,实现对趋势预测,有利于给出专变用户碳排放规律,为专变用户掌握自身碳排放趋势,制定专变用户低碳用能策略,助理电网碳减排,具有重要意义。
搜索关键词: 基于 bp 神经网络 用户 有功 无功 排放 预测 方法
【主权项】:
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