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基于长短期记忆网络的炼钢厂碳排放量预测方法
作者:李凤云; 窦泽慧; 李朋; 郭威 加工时间:2024-10-29 信息来源:大数据
关键词:炼钢厂;长短期记忆网络;碳排放预测;低碳环保
摘 要:钢铁行业作为中国制造业碳排放量第二大的行业,拥有较大的碳减排潜力。为便于相关部门对碳排放量进行监管和控制,展开碳排放量预测研究。以某炼钢厂为研究对象,首先,分析炼钢流程中的二氧化碳排放,确定了引起碳排放的10种能源物质,据此收集了炼钢厂2001—2023年的基础能源数据,依据碳排放核算方法由基础能源数据核算出碳排放量;其次,基于长短期记忆网络预测未来7年的碳排放量,训练误差和测试误差均接近0.01,实际误差为1 323 307.46 t二氧化碳,并与其他3种预测模型进行对比,结果表明所提预测模型的拟合精度较高、预测效果较好;然后,采用Mann-Kendall趋势检验法评估炼钢厂的整体碳排放趋势;最后,为积极响应低碳环保目标,针对炼钢厂提出合理建议。
内 容:原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取
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