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基于“能源大脑”的城市区域碳排放实时计算方法
被引量：
3
1
作者
陈赟
沈浩
+4 位作者
王佳裕
赵文恺
潘智俊
王晓慧
肖银璟
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1111-1117,共7页
现有碳排放计算方法不能很好地满足碳排放区域逐渐细化和实时需求.为保证碳排放责任分摊的实时和准确,提出一种城市区域碳排放实时计算方法.利用改进的K-means聚类算法,对城市区域能源负荷的运行时段和运行场景进行聚类组合,得到典型碳...
现有碳排放计算方法不能很好地满足碳排放区域逐渐细化和实时需求.为保证碳排放责任分摊的实时和准确,提出一种城市区域碳排放实时计算方法.利用改进的K-means聚类算法,对城市区域能源负荷的运行时段和运行场景进行聚类组合,得到典型碳排放特征.将区域单位电力碳排放量作为碳排放指标;归类运行时段和场景,计算各簇单位电力碳排放量和城市区域碳排放总量.基于中国东部某地区“能源大脑”中部分能源消费历史数据进行验证,结果表明:该聚类方法和碳排放指标可以有效地实时计算城市区域碳排放总量.
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关键词
碳
排放
计算
能源大脑
城市区域
K-MEANS聚类算法
单位电力碳排放量
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职称材料
题名
基于“能源大脑”的城市区域碳排放实时计算方法
被引量：
3
1
作者
陈赟
沈浩
王佳裕
赵文恺
潘智俊
王晓慧
肖银璟
机构
国网上海市电力公司浦东供电公司
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1111-1117,共7页
基金
国家电网有限公司科技项目(52094021000A)。
文摘
现有碳排放计算方法不能很好地满足碳排放区域逐渐细化和实时需求.为保证碳排放责任分摊的实时和准确,提出一种城市区域碳排放实时计算方法.利用改进的K-means聚类算法,对城市区域能源负荷的运行时段和运行场景进行聚类组合,得到典型碳排放特征.将区域单位电力碳排放量作为碳排放指标;归类运行时段和场景,计算各簇单位电力碳排放量和城市区域碳排放总量.基于中国东部某地区“能源大脑”中部分能源消费历史数据进行验证,结果表明:该聚类方法和碳排放指标可以有效地实时计算城市区域碳排放总量.
关键词
碳
排放
计算
能源大脑
城市区域
K-MEANS聚类算法
单位电力碳排放量
Keywords
carbon emission calculation
energy brain
urban region
K-means clustering algorithm
unit electricity carbon emission
分类号
F407.6 [经济管理—产业经济]
X321 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于“能源大脑”的城市区域碳排放实时计算方法
陈赟
沈浩
王佳裕
赵文恺
潘智俊
王晓慧
肖银璟
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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