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龍圖騰網獲悉國網河北省電力有限公司經濟技術研究院;國網河北省電力有限公司;國家電網有限公司申請的專利碳排放量預測方法、裝置、終端及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115034430B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210427113.4，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權碳排放量預測方法、裝置、終端及存儲介質是由張菁;齊曉光;秦梁棟;王濤;陳志永;王穎;張倩茅;徐田豐;陳宇;朱天曈;田家輝;艾小猛;李晟設計研發完成，并于2022-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本碳排放量預測方法、裝置、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種碳排放量預測方法、裝置、終端及存儲介質。該方法包括：獲取待預測區域的用能結構和待預測區域在待預測時間段的用電量；將待預測區域在待預測時間段的用電量輸入到預先訓練好的其它能源使用量預測模型中，得到待預測區域的其它能源在待預測時間段的預測使用量；待預測區域的其它能源包括待預測區域的用能結構中除電能之外的能源；根據待預測區域在待預測時間段的用電量和待預測區域的其它能源在待預測時間段的預測使用量，確定待預測區域在待預測時間段的預測碳排放量。本發明能夠實現通過用電量預測用能結構中的其它能源使用量，并根據用電量和其它能源使用量來預測碳排放量，無需采集歷史碳排放量，即可實現碳排放量預測。

本發明授權碳排放量預測方法、裝置、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種碳排放量預測方法，其特征在于，包括：獲取待預測區域的用能結構和所述待預測區域在待預測時間段的用電量；所述用電量包括電能和其他能源產生的電量；將所述待預測區域在待預測時間段的其他能源產生的電量輸入到預先訓練好的其它能源使用量預測模型中，得到所述待預測區域的其它能源在所述待預測時間段的預測使用量；所述待預測區域的其它能源包括所述待預測區域的用能結構中除電能之外的能源；所述其它能源使用量預測模型采用所述待預測區域的歷史用能數據進行訓練，所述歷史用能數據包括歷史其他能源產生的電量和歷史其它能源使用量；所述其它能源使用量預測模型為基于Stacking的預測模型；所述其它能源使用量預測模型包括以XGBoost模型、隨機森林模型、長短期記憶網絡模型和時域卷積網絡模型作為基學習器的第一層預測模型和以嶺回歸模型作為元學習器的第二層預測模型；根據所述待預測區域在待預測時間段的電能和所述待預測區域的其它能源在所述待預測時間段的預測使用量，確定所述待預測區域在所述待預測時間段的預測碳排放量；所述根據所述待預測區域在待預測時間段的電能和所述待預測區域的其它能源在所述待預測時間段的預測使用量，確定所述待預測區域在所述待預測時間段的預測碳排放量，包括：根據所述待預測區域在待預測時間段的電能，確定第一碳排放量；根據所述待預測區域的其它能源在所述待預測時間段的預測使用量，確定第二碳排放量；將所述第一碳排放量和所述第二碳排放量求和，得到所述待預測區域在所述待預測時間段的預測碳排放量；所述根據所述待預測區域在待預測時間段的電能，確定第一碳排放量，包括：根據計算第一碳排放量其中，Pe為所述待預測區域在待預測時間段的電能；n為所述待預測區域的煤電機組的數量；Pi為所述待預測區域的第i個煤電機組在所述待預測時間段的發電量，Pi,c,t,s為所述待預測區域的第i個煤電機組在所述待預測時間段中的第c天中的第t個小時中的第s次進行電力監測時的發電量，m為相鄰兩次進行電力監測的間隔時長，D為所述待預測時間段包含的天數；Ti為所述待預測區域的第i個煤電機組生產單位電量對應的原煤煤耗；K1為原煤與標準煤的折算系數；K2為標準煤的二氧化碳排放因子。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網河北省電力有限公司經濟技術研究院;國網河北省電力有限公司;國家電網有限公司，其通訊地址為：050001 河北省石家莊市裕華區富強大街27號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。