CN119398421A 一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配方法 （国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司）

一种基于区域能碳平台监管数据的工业各22.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配从区域能碳平台获取每个工业各企业i在过去T个周期的碳排放数据Ei,t，包括直接碳3.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配可视化方法是指在原始数据转换为可视化元素后，利用形象线性插值是一种简单而有效的插值方法，适用于数据点之方法假设缺失值所在点的数值与其前后已知数据点之间呈线性关系，设在时间点t存在缺拉格朗日插值是一种多项式插值方法，适用于数据点较少且数据变化较为复杂的情3n将处理后的数据按照各企业和时间维度进行整合，形成完整的数4.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配皮尔逊相关系数是衡量两个连续变量之间线性关系强对历史数据进行时间序列分析，识别碳排放和电力需求的变化趋势5.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配4其中of"和分别为行业经济贡献度和能源消耗量的权重，GDPh为行业产值，6.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配7.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配通过区域能碳平台，实时获取各企业i当前周期的电力需求数据电力需求数58.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配icurrent为各企业当前周期的生产活动水平；行业h和区域regiom碳排放强度和区域平均碳排放强度分析碳排放强度的变69.根据权利要求1所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配对模型中的关键参数进行敏感性分析，关键参数包括权重系数和调整系数敏感度参开发基于大数据和人工智能的决策支持系统，利用机器学习算法对数据进行深度挖任一项所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业任一项所述的一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排7业在正常生产的同时不超出碳排放总量控制目标，还通过引入多级决策模型和反馈机制，[0005]本发明提供了一种基于区域能碳平台监管数据的工业各8[0015]从区域能碳平台获取每个工业各企业i在过去T个周期的碳排放数据Ei,t，包括直[0028]线性插值是一种简单而有效的插值方法，适用于数据点之间变化较为平稳的情nn9始碳配额9"。[0073]通过区域能碳平台，实时获取各企业i当前[0101]行业h和区域regiom碳排放强度和区域平均碳排放强度分析碳排放强度府和各企业提供了一种高效的碳排放控制与优[0127]本发明一种基于区域能碳平台监管数据的工业各企业碳排放额分配方法的具体[0131]从区域能碳平台获取每个工业各企业i在过去T个周期的碳排放数据Ei,t，包括直[0144]线性插值是一种简单而有效的插值方法，适用于数据点之间变化较为平稳的情nn和0"分别为行业经济贡献度和能源消耗量的权重，GDPh为行业产值，始碳配额9"。[0183]通过区域能碳平台，实时获取各企业i当前周期的电力需求数据D,"",电力需[0211]行业h和区域regiom碳排放强度和区域平均碳排放强度分析碳排放强度[0225]决策支持系统开发基于大数据和人工智能的决策支持系统，利用机器学习算法A＝0.6B＝0.4[0251]企业B：Q"=40万吨[0254]企业A当前电力需求：D⃞""=3100万千瓦时[0255]企业B当前电力需求：D;"⃞"=1900万千瓦时A＝0.0333B＝0.05A＝1.0168