[发明专利]一种基于BP神经网络的燃气机组碳排放量的核算方法在审
| 申请号： | 201910192902.2 | 申请日： | 2019-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN109740301A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;李梦 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京北汇律师事务所 11711 | 代理人： | 刘贺秋 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于BP神经网络的燃气机组碳排放量的核算方法，该核算方法包括如下步骤：获取燃气机组的碳排放浓度数据、进气量数据、燃机负荷数据、汽机负荷数据以及状态数据，利用碳排放浓度数据和状态数据将碳排放浓度数据转化为碳排放质量数据，通过碳排放质量数据和进气量数据确定单位碳排量数据，利用单位碳排量数据、进气量数据、燃机负荷数据及汽机负荷数据对初始BP神经网络模型进行训练，得到用于对燃气机组碳排放量进行核算的BP神经网络模型。本发明能够对异常碳排放数据进行筛查和对剔除的数据进行合理补充，以实现对燃气机组碳排放量的准确且实时核算，为火电行业参与碳排放交易提供坚实的数据支持，从而推动碳市场交易的活跃度。 | ||
| 搜索关键词： | 碳排放 燃气机组 负荷数据 碳排放量 核算 浓度数据 进气量 汽机 质量数据 状态数据 碳排量 燃机 碳排放数据 火电行业 市场交易 数据确定 数据支持 活跃度 筛查 剔除 补充 交易 转化 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的燃气机组碳排放量的核算方法，其特征在于：该核算方法包括如下步骤；步骤1，获取燃气机组的碳排放浓度数据、进气量数据、燃机负荷数据、汽机负荷数据及状态数据，其中，所述状态数据包括测量时的气体流压力数据、烟道气体的每小时平均积流量数据及测量时的气体温度数据；步骤2，利用所述碳排放浓度数据和所述状态数据将所述碳排放浓度数据转化为碳排放质量数据；步骤3，通过所述碳排放质量数据和所述进气量数据确定单位碳排量数据，且单位碳排量为在同一时间下的碳排放质量与进气量的比值；步骤4，将所述单位碳排量数据、所述进气量数据、所述燃机负荷数据及所述汽机负荷数据共同作为样本数据，利用所述样本数据对初始BP神经网络模型进行训练，从而得到训练后的BP神经网络模型；其中，将所述进气量数据、所述燃机负荷数据以及所述汽机负荷数据作为BP神经网络模型的输入数据，并令BP神经网络模型的输出为单位碳排量幅值；步骤5，利用所述训练后的BP神经网络模型对燃气机组进行碳排放量核算。
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