[發明專利]碳排放量識別方法、裝置、終端設備及可讀存儲介質在審
| 申請號: | 202111157936.1 | 申請日: | 2021-09-30 |
| 公開(公告)號: | CN113888382A | 公開(公告)日: | 2022-01-04 |
| 發明(設計)人: | 劉之亮;陳東;曹松鵬;吳辰曄;張海;沈燈鴻;趙晨;張然;劉超;邸鵬宇 | 申請(專利權)人: | 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司電力調度控制中心 |
| 主分類號: | G06Q50/26 | 分類號: | G06Q50/26;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 陳旭紅;鐘文瀚 |
| 地址: | 510000 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 排放量 識別 方法 裝置 終端設備 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種碳排放量識別方法,其特征在于,包括:
利用特征提取算法,從電力市場的交易節點中提取被測電網系統的風力發電廠所在的節點,作為目標節點;
根據所述目標節點的邊際擁堵價格,判斷目標節點內的風力發電廠是否為邊際電廠,并生成判斷結果;
根據所述判斷結果確定所述被測電網系統的碳排放等級。
2.根據權利要求1所述的碳排放量識別方法,其特征在于,所述特征提取算法,包括Relief算法、隨機森林算法或LASSO算法。
3.根據權利要求2所述的碳排放量識別方法,其特征在于,當所述特征提取算法為Relief算法時,所述從電力市場的交易節點中提取被測電網系統的風力發電廠所在的節點,作為目標節點,包括:
基于二分類監督學習框架,以所述交易節點為樣本構建樣本數據集;其中,樣本的數據特征為交易節點的擁堵價格;
利用Relief算法計算每個數據特征的貢獻度;
對貢獻度從高到低依次排序,按照預設規則從排序結果中提取多個節點,作為目標節點。
4.根據權利要求1所述的碳排放量識別方法,其特征在于,所述根據所述目標節點的邊際擁堵價格,判斷目標節點內的風力發電廠是否為邊際電廠,并生成判斷結果,包括:
當目標節點的邊際擁堵價格大于0時,判斷所述邊際擁堵價格是否在預設區間范圍內;若是,則目標節點內的風力發電廠為邊際電廠;若否,則目標節點內的風力發電廠不是邊際電廠;
當目標節點的邊際擁堵價格小于0時,則目標節點內的風力發電廠為邊際電廠。
5.一種碳排放量識別裝置,其特征在于,包括:
特征提取單元,用于利用特征提取算法,從電力市場的交易節點中提取被測電網系統的風力發電廠所在的節點,作為目標節點;
判斷單元,用于根據所述目標節點的邊際擁堵價格,判斷目標節點內的風力發電廠是否為邊際電廠,并生成判斷結果;
碳排放量識別單元,用于根據所述判斷結果確定所述被測電網系統的碳排放等級。
6.根據權利要求5所述的碳排放量識別裝置,其特征在于,所述特征提取單元,還用于:
利用Relief算法、隨機森林算法或LASSO算法,從電力市場的交易節點中提取被測電網系統的風力發電廠所在的節點,作為目標節點。
7.根據權利要求6所述的碳排放量識別裝置,其特征在于,所述特征提取單元,還用于:
當所述特征提取算法為Relief算法時,基于二分類監督學習框架,以所述交易節點為樣本構建樣本數據集;其中,樣本的數據特征為交易節點的擁堵價格;
利用Relief算法計算每個數據特征的貢獻度;
對貢獻度從高到低依次排序,按照預設規則從排序結果中提取多個節點,作為目標節點。
8.根據權利要求5所述的碳排放量識別裝置,其特征在于,所述判斷單元,還用于:
當目標節點的邊際擁堵價格大于0時,判斷所述邊際擁堵價格是否在預設區間范圍內;若是,則目標節點內的風力發電廠為邊際電廠;若否,則目標節點內的風力發電廠不是邊際電廠;
當目標節點的邊際擁堵價格小于0時,則目標節點內的風力發電廠為邊際電廠。
9.一種終端設備,其特征在于,包括:
一個或多個處理器;
存儲器,與所述處理器耦接,用于存儲一個或多個程序;
當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行,使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-4任一項所述的碳排放量識別方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-4任一項所述的碳排放量識別方法。
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