一种电力系统NLP大模型驱动的电网碳流仿真分析方法
申请号:CN202411646091
申请日期:2024-11-18
公开号:CN119783497A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种电力系统NLP大模型驱动的电网碳流仿真分析方法,包括利用NLP大模型技术收集变电站的发电量数据和用电量数据,构建神经网络模型,所述神经网络模型对收集到的变电站的发电量数据和用电量数据进行特征工程处理,根据学习特征和数据之间的关系训练神经网络模型,基于训练结果构建电网碳流仿真模型,涵盖生成、传输和消耗环节,利用该模型进行仿真计算,得到电网的碳排放量情况,通过所述电网碳排放量情况计算电网平均排放因子来评估电网碳排放情况,在有效提升了数据处理和分析的效率和准确性的同时,能够更全面地理解电网的碳排放情况。
技术关键词
仿真分析方法
排放量
发电量
仿真模型
电力系统
变电站
数据
特征工程
学习特征
因子
神经网络模型训练
训练神经网络模型
随机梯度下降
节点
序列
参数
关系
损耗
文本