CN113762607A - 一种电网企业碳排放量的预测方法 - Google Patents

一种电网企业碳排放量的预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电网企业碳排放量的预测方法，涉及碳排放监控领域。该预测方法包括：(1)选取电网企业二氧化碳排放因素，以及变量定义，结合历史碳排放量制作样本数据集；(2)样本数据集进行归一化处理；(3)选取支持向量机作为训练预测模型，核函数为高斯核函数，建立SVM模型；(4)初始化SVM模型的各项待优化参数，归一化后的样本数据集一部分数据输入到SVM模型训练，如果输出结果符合要求，则结束训练，得到训练好的SVM模型；(5)利用训练好的SVM模型进行电网企业碳排放量预测。本发明的方法为政府和电网企业感知城市碳排放情况，进而调整能源结构，治理空气污染提供决策数据参考。

Description

一种电网企业碳排放量的预测方法
技术领域
本发明涉及碳排放监控领域，具体涉及一种电网企业碳排放量的预测方法。
背景技术
碳排放量是指在生产、运输、使用及回收该产品时所产生的平均温室气体排 放量；而动态的碳排放量，则是指每单位货品累积排放的温室气体量，同一产品 的各个批次之间会有不同的动态碳排放量。
但是，电网企业碳排放量预测的方法研究较少，主要采用传统预测模型，传 统预测模型虽然简单，但预测精度不高。
因此，现阶段为了使电网企业应发挥能源供给侧与消费侧“桥梁”的优势， 激发数据要素的价值，充分发挥电力公司在减碳上的枢纽和功能平台作用，开展 基于发电侧的碳达峰、碳中和专项工作，对碳排放进行监测分析我们提出一种电 网企业碳排放量的预测方法。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提供一种电网企业碳排放 量的预测方法，该预测方法更为准确地对未来电网企业二氧化碳排放趋势进行预 测，为制定节能减排、治理环境污染等相关政策与方针提供技术支持与依据。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种电网企业碳排放量的预测方法，包括：
(1)选取电网企业二氧化碳排放因素，以及变量定义，结合历史碳排放量 制作样本数据集；
(2)样本数据集进行归一化处理；
(3)选取支持向量机作为训练预测模型，核函数为高斯核函数，建立SVM 模型；
(4)初始化SVM模型的各项待优化参数，归一化后的样本数据集一部分数 据输入到SVM模型训练，如果输出结果符合要求，则结束训练，得到训练好的SVM 模型；
(5)按样本数据集的数据类型实时采集电网企业二氧化碳排放因素数据， 输入训练好的SVM模型，经数据处理，输出电网企业碳排放量预测结果，完成预 测。
进一步的，步骤(1)中，所述二氧化碳排放因素包括但不限于人均GDP因 素、电力生产技术结构因素、燃料结构因素、输配电损失量、居民生活及产业部 门电耗强度。
进一步的，步骤(4)中，所述SVM模型的待优化参数为罚项参数C与核参 数σ。
进一步的，步骤(4)中，如果输出结果不符合要求，则更新罚项参数C与 核参数σ，然后将归一化后的样本数据集一部分数据输入到SVM模型继续训练， 直至输出结果符合要求，则结束训练。
进一步的，步骤(4)中，更新罚项参数C与核参数σ采用的是改进的粒子 群算法，具体包括：
①初始化加速常数c1和c2，最大迭代次数，粒子群数量；
②改进的粒子群算法为：
Figure BDA0003231479500000031
Figure BDA0003231479500000032
其中，d＝1,2,...,n，n表示影响因素数据的维度；i＝1,2,...,m，m表示粒 子群规模；t表示当前粒子迭代次数，r1、r2∈[0,1]的随机次数；c1和c2为加速常 数；t为迭代次数；
Figure BDA0003231479500000033
表示第t次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的 速度；
Figure BDA0003231479500000034
表示第(t+1)次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure BDA0003231479500000035
表示第i个粒子在特征空间中的第d维的坐标；
Figure BDA0003231479500000036
表示第(t-1)次迭代时第 i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure BDA0003231479500000037
表示粒子迭代更新的速 度与迭代次数以之前速度相关，这样能够更快的找到最优值，以便缩短收敛时间；
Figure BDA0003231479500000038
表示第i个粒子在特征空间中的第d维的坐标；
Figure BDA0003231479500000039
表示粒子的个体最优解，
Figure BDA00032314795000000310
表示粒子群全局最优解，保持了上一次迭代的速度和方向；
Figure BDA00032314795000000311
为自身 认知项，
Figure BDA00032314795000000312
为全局认知项；
③利用步骤②得到新的罚项参数C与核参数σ，并跳动到步骤(4)。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益技术效果是：本发明的 电网企业碳排放量的预测方法不仅基于电网数据以及其影响因素对碳排放情况 进行挖掘分析，有效利用用电数据特征，强化基于用电大数据的碳排放，碳核查 的可信度与覆盖面；为政府和电网企业感知城市碳排放情况，进而调整能源结构， 治理空气污染提供决策数据参考；助力电网企业为高耗能用电企业提供碳中和节 能服务，指导能源消费侧的低碳转型，创新服务内容，开发新的利润增长点；助 力政府环保部门开展碳核查，为政府开展碳核查，空气污染治理等工作提供支撑， 有助于精准定位问题，减少工作量，提高政务工作效率。
附图说明
图1为本发明一实施例的电网企业碳排放量的预测方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施 例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以 解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
请参阅附图1所示，本实施例提供了一种一种电网企业碳排放量的预测方法， 包括：
(1)选取电网企业二氧化碳排放因素，以及变量定义，结合历史碳排放量 制作样本数据集；
所述二氧化碳排放因素包括但不限于人均GDP因素、电力生产技术结构因素、 燃料结构因素、输配电损失量、居民生活及产业部门电耗强度；
(2)样本数据集进行归一化处理；
(3)选取支持向量机作为训练预测模型，核函数为高斯核函数，建立SVM 模型；
(4)初始化SVM模型的各项待优化参数，归一化后的样本数据集一部分数 据输入到SVM模型训练，如果输出结果符合要求，则结束训练，得到训练好的SVM 模型；
所述SVM模型的待优化参数为罚项参数C与核参数σ；
如果输出结果不符合要求，则更新罚项参数C与核参数σ，然后将归一化后 的样本数据集一部分数据输入到SVM模型继续训练，直至输出结果符合要求，则 结束训练；
更新罚项参数C与核参数σ采用的是改进的粒子群算法，具体包括：
①初始化加速常数c1和c2，最大迭代次数，粒子群数量；
②改进的粒子群算法为：
Figure BDA00032314795000000511
Figure BDA00032314795000000512
其中，d＝1,2,...,n，n表示影响因素数据的维度；i＝1,2,...,m，m表示粒 子群规模；t表示当前粒子迭代次数，r1、r2∈[0,1]的随机次数；c1和c2为加速常 数；t为迭代次数；
Figure BDA0003231479500000051
表示第t次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的 速度；
Figure BDA0003231479500000052
表示第(t+1)次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure BDA0003231479500000053
表示第i个粒子在特征空间中的第d维的坐标；
Figure BDA0003231479500000054
表示第(t-1)次迭代时第 i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure BDA0003231479500000055
表示粒子迭代更新的速 度与迭代次数以之前速度相关，这样能够更快的找到最优值，以便缩短收敛时间；
Figure BDA0003231479500000056
表示第i个粒子在特征空间中的第d维的坐标；
Figure BDA0003231479500000057
表示粒子的个体最优解，
Figure BDA0003231479500000058
表示粒子群全局最优解，保持了上一次迭代的速度和方向；
Figure BDA0003231479500000059
为自身 认知项，
Figure BDA00032314795000000510
为全局认知项；
③利用步骤②得到新的罚项参数C与核参数σ，并跳动到步骤(4)；
(5)按样本数据集的数据类型实时采集电网企业二氧化碳排放因素数据， 输入训练好的SVM模型，经数据处理，输出电网企业碳排放量预测结果，完成预 测。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范 围之内。

Claims (5)

1.一种电网企业碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：
(1)选取电网企业二氧化碳排放因素，以及变量定义，结合历史碳排放量制作样本数据集；
(2)样本数据集进行归一化处理；
(3)选取支持向量机作为训练预测模型，核函数为高斯核函数，建立SVM模型；
(4)初始化SVM模型的各项待优化参数，归一化后的样本数据集一部分数据输入到SVM模型训练，如果输出结果符合要求，则结束训练，得到训练好的SVM模型；
(5)按样本数据集的数据类型实时采集电网企业二氧化碳排放因素数据，输入训练好的SVM模型，经数据处理，输出电网企业碳排放量预测结果，完成预测。
2.根据权利要求1所述电网企业碳排放量的预测方法，其特征在于：步骤(1)中，所述二氧化碳排放因素包括但不限于人均GDP因素、电力生产技术结构因素、燃料结构因素、输配电损失量、居民生活及产业部门电耗强度。
3.根据权利要求1所述电网企业碳排放量的预测方法，其特征在于：步骤(4)中，所述SVM模型的待优化参数为罚项参数C与核参数σ。
4.根据权利要求3所述电网企业碳排放量的预测方法，其特征在于：步骤(4)中，如果输出结果不符合要求，则更新罚项参数C与核参数σ，然后将归一化后的样本数据集一部分数据输入到SVM模型继续训练，直至输出结果符合要求，则结束训练。
5.根据权利要求4所述电网企业碳排放量的预测方法，其特征在于：，步骤(4)中，更新罚项参数C与核参数σ采用的是改进的粒子群算法，具体包括：
①初始化加速常数c1和c2，最大迭代次数，粒子群数量；
②改进的粒子群算法为：
Figure FDA0003231479490000021
Figure FDA0003231479490000022
其中，d＝1，2，...，n，n表示影响因素数据的维度；i＝1，2，...，m，m表示粒子群规模；t表示当前粒子迭代次数，r1、r2∈[0，1]的随机次数；c1和c2为加速常数；t为迭代次数；
Figure FDA0003231479490000023
表示第t次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure FDA0003231479490000024
表示第(t+1)次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure FDA0003231479490000025
表示第i个粒子在特征空间中的第d维的坐标；
Figure FDA0003231479490000026
表示第(t-1)次迭代时第i个粒子在数据特征空间中的第d维的速度；
Figure FDA0003231479490000027
表示粒子迭代更新的速度与迭代次数以之前速度相关，这样能够更快的找到最优值，以便缩短收敛时间；
Figure FDA0003231479490000028
表示第i个粒子在特征空间中的第d维的坐标；
Figure FDA0003231479490000029
表示粒子的个体最优解，
Figure FDA00032314794900000210
表示粒子群全局最优解，保持了上一次迭代的速度和方向；
Figure FDA00032314794900000211
为自身认知项，
Figure FDA00032314794900000212
为全局认知项；
③利用步骤②得到新的罚项参数C与核参数σ，并跳动到步骤(4)。
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