一种时空碳排放预测方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种时空碳排放预测方法、系统、设备及介质，包括：获取负荷历史序列数据；采用第一潮流分析算法进行潮流计算，得到潮流计算结果；基于潮流计算结果，通过各个节点之间的功率传输进行碳流分析，得到各个节点的碳排放系数；构建时序图神经网络模型，并对时序图神经网络模型进行初步训练；采用第一超参数优化技术，通过对初步训练的时序图神经网络模型进行超参数优化，得到优化后的时序图神经网络模型；将当前时刻的负荷序列数据和机组功率输出数据输入优化后的时序图神经网络模型，对碳排放系数进行在线预测。本发明基于电力系统历史运行和监测数据的特征学习，实现了碳排放系数的实时预测。