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电煤供应链碳排放分析与预测

         

摘要

为控制温室气体排放,努力实现"30·60目标",对电煤供应链碳排放进行分析及预测,对指导减少碳排放具有重要意义.首先,采用Petri网理论分析电煤供应链的运行模式,并结合TOPSIS法寻找关键链节点,为后续求取碳排放量打下基础;然后,对各个关键链节点碳排放来源及计算公式进行分析,计算出实际碳排放量;最后,将实际碳排放量及其他影响因素数据输入到GA-BP神经网络,得出预测值,并比较预测值与实际值的误差,说明其准确性.GA-BP神经网络引入遗传算法,克服了BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题.

著录项

  • 来源
    《电力科学与工程》 |2021年第9期|62-70|共9页
  • 作者单位

    华北电力大学 能源动力与机械工程学院 河北 保定 071003;

    河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室(华北电力大学) 河北 保定 071003;

    华北电力大学 能源动力与机械工程学院 河北 保定 071003;

    华北电力大学 能源动力与机械工程学院 河北 保定 071003;

    华北电力大学 能源动力与机械工程学院 河北 保定 071003;

    华北电力大学 能源动力与机械工程学院 河北 保定 071003;

    华北电力大学 能源动力与机械工程学院 河北 保定 071003;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 变流器;
  • 关键词

    电煤供应链; Petri网; 碳排放; GA-BP神经网络;

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