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金融界2024年11月14日消息，国家知识产权局信息显示，国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心申请一项名为“一种基于深度学习的用电碳排放预测系统及方法”的专利，公开号 CN 118940882 A，申请日期为2024年7月。
专利摘要显示，本发明涉及碳排放预测技术领域，公开了一种基于深度学习的用电碳排放预测系统，包括：用电参数采集模块，其用于采集待预测区域的M个子区域的用电参数和天气参数；用电参数变化系数计算模块，其用于通过灰色模型计算获得M个子区域的每个用电参数的第一变化系数和第二变化系数；特征矩阵构建模块，其用于构建特征矩阵；碳排放量预测模块，其用于将特征矩阵输入到碳排放量预测模型中，输出的值表示在未来时间段G内的待预测区域的碳排放量；本发明通过碳排放量预测模型的多头注意力机制综合考虑了待预测区域中不同子区域的用电差异以及天气因素影响，从而提高对待预测区域的用电碳排放预测的精度。
本文源自：金融界
作者：情报员
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