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碳排放实时监测平台

日期: 2023-04-03
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   碳管理领域,开发了深圳市碳排放实时监测平台,可以实时核算平台内企业的碳排放量,并可视化碳达峰碳中和进程。目前处于产品化环节。

碳排放实时监测平台

碳排放实时监测平台


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光伏发电量预测领域,开发了物理约束长短期记忆神经网络(PC-LSTM)。能够将领域知识作为物理约束条件用于光伏发电量预测,在实验电站中相比于常规机器学习方法,提升了8%和12.9%的预测精度。同时提出了自适应的机器学习模型,在光伏数据存在漂移时能够保持模型效果。目前处于产品化环节,结合硬件数采设备实现可独立运行的光伏预测仪。应用场景为分布式光伏电站。
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发展大数据和机器学习理论和技术来指导和优化能源的开发、输运和利用,是智慧能源的关键核心内容。我们重点考虑如下方面:   1.开展能源和碳管理领域的基础理论和应用技术研发,并形成相应软件平台。   2.发展和完善针对能源领域典型应用的机器学习算法,在重点领域(石油、电力、光伏、风电)和重点局域(深圳市、广东其他城市和北京市)开展应用示范,形成具有自主知识产权的技术产品。   3.发展具有理论指导的深度学习TgNN(Theory-guided Neural Network)的理论基础和应用技术,形成相关算法,并在典型能源领域的开发、输运和利用方面进行示范。TgNN既符合训练数据要求(比如,常规神经网),又有理论指导(满足物理机理(控制方程)、工程约束和专家意见)。利用TgNN构建的Surrogate(替代模型)将有助于极大地提高大规模...
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