[发明专利]碳排放量预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种碳排放量预测方法，其特征在于，所述碳排放量预测方法包括：

从预设历史碳排放量影响因子中筛选目标影响因子；

获取碳排放量预测网络，并获取多个第一时刻的实际排放量；

获取所述多个第一时刻与所述目标影响因子对应的输入数据，并获取多个第二时刻的实时碳排放量，每个第一时刻大于所述多个第二时刻；

基于所述碳排放量预测网络对所述输入数据及所述实时碳排放量进行预测，得到每个第一时刻的目标预测排放量；

根据所述实际排放量及所述目标预测排放量调整所述碳排放量预测网络，得到碳排放量预测模型；

当接收到碳排放量预测请求时，根据所述碳排放量预测请求获取预测时刻与所述目标影响因子对应的影响数据，并基于所述预测时刻获取历史排放量；

基于所述碳排放量预测模型对所述影响数据及所述排放量进行预测，得到所述预测时刻的碳排放总量。

2.如权利要求1所述的碳排放量预测方法，其特征在于，所述从预设历史碳排放量影响因子中筛选目标影响因子包括：

获取多个预设时刻的时刻碳排放量，并获取每个预设历史碳排放量影响因子在所述多个预设时刻的因子信息；

基于所述时刻碳排放量及所述因子信息计算每个预设历史碳排放量影响因子的排放量回归值，所述排放量回归值的计算公式为：

其中，J是指所述排放量回归值，n是指所述多个预设时刻的时刻数量，y_i是指第i个时刻的时刻碳排放量，p是指所述预设历史碳排放量影响因子的因子数量，x_ij是指第j个预设历史碳排放量影响因子在所述第i个时刻的因子信息，β_j是指所述第j个预设历史碳排放量影响因子的设定参数，λ为预设常数；

计算所述排放量回归值在所述多个预设时刻的收缩程度；

将所述收缩程度小于预设程度阈值的预设历史碳排放量影响因子确定为初筛影响因子；

计算每个初筛影响因子的因子重要度；

将所述因子重要度大于预设重要度阈值的初筛影响因子确定为所述目标影响因子。

3.如权利要求2所述的碳排放量预测方法，其特征在于，所述因子重要度的计算公式为：

根据所述时刻碳排放量及所述因子信息构建每个初筛影响因子的因子表征矩阵；

根据所述因子表征矩阵计算每个初筛影响因子与所述时刻碳排放量的协方差矩阵；

计算所述协方差矩阵的特征向量及特征值；

根据所述特征向量及所述特征值计算所述因子重要度，所述因子重要度的计算公式为：其中，P表征所述因子重要度，m表征所述特征向量的数量，a_1k表征第k个特征向量，Y_k表征所述第k个特征值。

4.如权利要求1所述的碳排放量预测方法，其特征在于，所述碳排放量预测网络包括时序预测网络及预设灰色网络，所述基于所述碳排放量预测网络对所述输入数据及所述实时碳排放量进行预测，得到每个第一时刻的目标预测排放量包括：

基于所述时序预测网络对所述输入数据进行预测，得到每个第一时刻的第一预测排放量；

基于所述预设灰色网络对所述实时碳排放量进行预测，得到每个第一时刻的第二预测排放量；

从所述碳排放量预测网络中获取所述时序预测网络的第一预设权值及所述预设灰色网络的第二预设权值；

基于所述第一预设权值及所述第二预设权值对所述第一预测排放量及所述第二预测排放量进行加权和运算，得到所述目标预测排放量。