[發明專利]碳排放量預測方法、裝置以及電子設備

在審

• 申請號: 202210159256.1
• 申請日: 2022-02-21
• 公開（公告）號: CN114548552A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 嚴嘉慧;李香龍;段大鵬;張祿;王偉賢;馬龍飛;徐蕙;陸斯悅;潘鳴宇;袁清芳
• 申請（專利權）人: 國網北京市電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/04
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 曾紅芳

1.一種碳排放量預測方法，其特征在于，包括：

獲取目標水泥生產實體在預定時間段內的水泥生產數據，其中，所述水泥生產數據包括：能源消耗量，電量消耗量和水泥產量；

將所述水泥生產數據輸入碳排放預測模型，得到所述目標水泥生產實體在所述預定時間段內碳排放量的預測值，其中，所述碳排放預測模型經過多組樣本數據訓練得到，所述多組樣本數據包括：樣本水泥生產實體的水泥生產數據，以及所述樣本水泥生產實體的碳排放量值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述水泥生產數據輸入碳排放預測模型，得到所述目標水泥生產實體在所述預定時間段內碳排放量的預測值之前，還包括：

獲取影響水泥生產實體的碳排放量的多維因素；

從所述多維因素中確定影響碳排放量的主體因素；

基于所述主體因素構建初始預測模型；

采用所述多組樣本數據對所述初始預測模型進行訓練，得到所述碳排放預測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述多維因素中確定影響碳排放量的主體因素包括：

確定所述多維因素中各個因素的變量相關性KMO值，顯著性指標Sig值，以及方差占比值；

基于所述多維因素中各個因素的所述KMO值，所述Sig值以及所述方差占比值，確定影響碳排放量的主體因素。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述多維因素中各個因素的所述KMO值，所述Sig值以及所述方差占比值，確定的影響碳排放量的主體因素為水泥生產工藝對應的工藝排放系數，化石燃燒對應的能源碳排放系數，電力消耗對應的電力排放系數。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始預測模型為采用隨機森林算法的分類器。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，在將所述水泥生產數據輸入碳排放預測模型，得到所述目標水泥生產實體在所述預定時間段內碳排放量的預測值之后，還包括：

獲取所述目標水泥生產實體內的碳排放監測設備的碳排放監測數據；

基于所述碳排放監測數據對所述預測值進行修正，得到所述目標水泥生產實體的碳排放量值。

7.一種碳排放量預測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標水泥生產實體在預定時間段內的水泥生產數據，其中，所述水泥生產數據包括：能源消耗量，電量消耗量和水泥產量；

預測模塊，用于將所述水泥生產數據輸入碳排放預測模型，得到所述目標水泥生產實體在所述預定時間段內碳排放量的預測值，其中，所述碳排放預測模型經過多組樣本數據訓練得到，所述多組樣本數據包括：樣本水泥生產實體的水泥生產數據，以及所述樣本水泥生產實體的碳排放量值。

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；

用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為執行所述指令，以實現如權利要求1至6中任一項所述的碳排放量預測方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，當所述計算機可讀存儲介質中的指令由電子設備的處理器執行時，使得電子設備能夠執行如權利要求1至6中任一項所述的碳排放量預測方法。

10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的碳排放量預測方法。