[0001] 本发明涉及能源管理与环境保护技术领域，尤其涉及基于电力和碳排放市场耦合的能效优化系统。

[0002] 随着全球对环境保护和资源节约的关注加剧，电力市场和碳排放控制成为政策和技术创新的重点领域，目前，电力市场主要关注于优化电力生产和分配效率，而碳排放管理则集中在限制和减少温室气体排放，然而，现有的系统通常独立处理这两个方面，忽略了电力生产与碳排放之间的内在联系，这种分割处理方式未能充分利用两者之间可能的协同效应，导致资源利用效率不是最优，且对环境的保护效果有限。

[0003] 当前技术在处理电力市场与碳排放市场的耦合方面存在明显的不足，例如，电力供应决策往往未考虑碳排放成本，而碳排放减少策略又未能有效反映电力市场的实时需求和供应状况，这导致了两个系统间的信息隔阂，无法实现资源和环境政策的最佳匹配。

[0004] 因此，开发一种能够整合电力需求预测、碳排放控制与市场反应的系统显得尤为迫切，这种系统不仅能提高电力和碳排放管理的效率，还能通过优化资源配置，减少环境影响，带来更大的经济和社会效益。

[0060] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

[0061] 需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

[0062] 如图1‑图2所示，基于电力和碳排放市场耦合的能效优化系统，包括电力需求预测模块、碳排放计算模块、市场耦合模块、策略生成模块、执行反馈模块以及交互接口模块；其中：

[0063] 电力需求预测模块：用于收集包括历史用电数据、天气条件、经济活动指数的多种因素的数据，并利用改进的深度学习网络预测未来的电力需求；

[0064] 碳排放计算模块：根据电力生产和消费过程中的能源类型和数量，计算相应的碳排放量；

[0065] 市场耦合模块：根据预测的电力需求和碳排放数据，生成电力和碳排放市场的供需报告，并自动调整电力价格和碳排放交易价格，以优化整体市场的能效；

[0066] 策略生成模块：基于市场耦合模块提供的数据，制定具体的电力调度和碳排放减少策略，以优化电力使用效率并最大限度减少环境影响；

[0067] 执行反馈模块：实施策略生成模块的策略，并监控执行结果，根据市场反馈调整未来策略生成，确保系统的持续优化和适应市场变化；

[0068] 交互接口模块：为用户提供操作界面，包括实时市场数据展示、策略执行情况反馈以及手动调整策略的功能，增强系统的交互性和用户体验。

[0069] 电力需求预测模块包括数据收集单元、数据处理单元、深度学习网络单元以及输出单元；其中：

[0070] 数据收集单元：用于收集多种影响电力需求的因素数据，包括历史用电数据、天气条件、经济活动指数，其中历史用电数据从电力公司的数据库中获取，包括过去的用电量、用电时段和用电峰值的信息；天气条件数据，包括温度、湿度、日照时长，具体通过与气象部门的数据共享接口获得；经济活动指数数据则通过订阅服务获取经济研究机构发布的经济指标报告；

[0071] 数据处理单元：使用数据预处理技术对数据进行标准化、归一化处理，消除数据中的噪声和异常值，提高数据分析的准确性和可靠性；此外，数据处理单元还负责数据的时间序列分析，识别数据中的周期性和趋势性特征，为深度学习网络提供代表性的训练数据；

[0072] 深度学习网络单元：使用改进的深度学习网络对未来电力需求进行预测，网络结构包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合，以处理时间序列数据并捕捉数据中的长期依赖关系和季节性变化，该网络通过反复训练调整，优化网络参数，提高预测的精度和鲁棒性；训练过程中还采用交叉验证和超参数调优策略，确保模型对未来数据的广泛适应性和预测准确率；

[0073] 输出单元：基于深度学习网络单元的分析结果，输出单元生成未来时间段内的电力需求预测报告，报告以图表和数字形式呈现，清晰显示预测的电力需求趋势、峰值和谷值时间点，为市场耦合模块提供决策支持信息。

[0074] 数据处理单元包括：

[0075] 数据预处理子单元：用于对收集到的数据进行标准化和归一化处理，首先，标准化过程通过计算每种数据(如用电量、气温等)的均值和标准差，使用下列公式将数据转换为均值为0、标准差为1的格式： 其中，x是原始数据，μ是平均值，σ是标准差，标准化有助于消除不同量纲带来的影响，使数据分布一致；紧接着，进行归一化处理，将数据缩放到[0,1]区间，具体公式为：

[0076] 其中，min(x)和max(x)分别是数据的最小值和最大值，归一化有助于处理标准化不适用的情况，包括数据不呈正态分布时的情况，最后采用箱型图法(Boxplot)的异常值检测技术，来识别和处理数据中的离群点，离群点使用IQR(四分位距)来定义，公式为：IQR＝Q3‑Q1，其中，Q1和Q3分别为数据的第一四分位数和第三四分位数，通常将Q1‑1.5×IQR和Q3+1.5×IQR外的点视为异常值；

[0077] 时间序列分析子单元：使用时间序列分析技术来识别数据的周期性和趋势性特征，首先使用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来识别数据中的时间依赖结构，自相关函数公式为： 其中，xt表示在时间点t的观测值，这里可以是电力需求量、碳排放量等在时间t的数值；表示所有观测值的平均数，即
用于归一化数据，减少不同时间点数据量纲的影响；τ为时间滞后，表示比较当前值与滞后τ个时间单位的值；n为总的观测周期数，例如在电力需求预测中，可能是过去若干年的数据总天数或总小时数；分子部分用于计算当前时间点的值与其平均值的差，与其滞后τ时间点的值与平均值的差的乘积之和，这反映了时间序列自身在不同时间滞后下的相关性；分母部分用于计算所有时间点的值与其平均值的差的平方和，用于归一化自相关函数值；偏自相关函数的公式为： 其中，Corr(a,b)表示变
量a和b之间的相关性；xt同上，表示在时间点t的观测值； 表示时间点t的观测值xt的线性预测，基于xt之前的值；xt+τ表示在时间点t+τ的观测值； 表示时间点t+τ的观测值xt+τ的线性预测，基于xt+τ之前的值；此公式用于计算时间序列中一个给定滞后后变量的直接影响，移除了中间滞后的影响，对于建模具有特定影响的滞后非常有用；接着应用季节性分解的时间序列分析技术，如STL(季节性和趋势分解使用Loess)，将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分，这有助于深度学习网络更好地理解和预测时间序列数据的行为；通过上述详细的数据预处理和时间序列分析，本发明能够显著提高数据的使用效率和预测模型的准确性，这不仅优化了能效管理策略的制定，还提高了对未来电力需求变化的适应能力，最终实现了能源使用的最大化效率和环境保护的最优化。

[0078] 深度学习网络单元包括：

[0079] 网络结构设计：采用组合的深度学习网络结构，包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的结合，卷积神经网络用于提取时间序列数据中的空间特征，而循环神经网络用于处理时间依赖性强的序列数据；卷积神经网络层利用多层卷积层来提取输入数据中的局部特征，每个卷积层通过卷积运算来处理数据，公式为：y＝w*x+b，其中，x是输入层或前一层的输出，w是卷积核的权重，b是偏置，*表示卷积操作，y是卷积层的输出；循环神经网络层使用长短期记忆网络(LSTM)来捕捉时间序列中的长期依赖关系，长短期记忆网络是其细胞状态和三个门控结构，包括输入门、遗忘门、输出门，具体计算公式为：

[0080] ft＝σ(Wf·[ht‑1,xt]+bf)；

[0081] it＝σ(Wi·[ht‑1,xt]+bi)；

[0082]

[0083]

[0084] ot＝σ(Wo·[ht‑1,xt]+bo)；

[0085] ht＝ot*tanh(Ct)；其中，ft,it,ot分别是遗忘门、输入门、输出门的激活值， 是候选细胞状态，Ct是当前时刻细胞状态，ht是当前时刻的输出，W和b是权重和偏置参数，σ是sigmoid激活函数，tanh是双曲正切激活函数；

[0086] 网络训练与优化：使用大量历史电力需求数据来训练上述网络，训练过程包括前向传播和反向传播算法，优化算法为Adam或SGD，用于调整网络权重，以最小化预测值和实际值之间的误差，具体使用均方误差MSE作为损失函数，具体公式为：其中，yi是实际电力需求值， 是预测值，n是样本总数；

[0087] 输出生成：经过训练的深度学习网络能根据输入的最新数据预测未来的电力需求，输出数据包括预测的电力需求量及其波动范围，为市场耦合模块提供精确的数据支持；上述深度学习网络单元通过精确设计和训练的深度神经网络，能够高效地处理和预测复杂的时间序列数据，特别是电力需求的动态变化，这种预测能力不仅提高了电力资源的管理效率，还有助于优化电力市场和碳排放市场的操作，最终达到节能减排的目的。

[0088] 碳排放计算模块包括数据收集单元、能源类型识别单元、碳排放因子加载单元以及碳排放计算单元；其中：

[0089] 数据收集单元：用于收集关于电力生产和消费的详细数据，包括煤炭、天然气、太阳能、风能的使用量，数据来源包括电厂运营记录、电网输送数据和终端消费数据，以确保收集到的信息准确、全面；

[0090] 能源类型识别单元：用于对收集到的能源使用数据进行分类，区分不同的能源类型，具体使用数据库匹配技术将收集到的原始数据与预设的能源类型数据库进行匹配，以确保每种能源的数据被正确分类和记录；

[0091] 碳排放因子加载单元：用于存储不同能源类型对应的碳排放因子，该碳排放因子基于最新的环保标准和研究结果，碳排放因子表示每单位能源消耗所产生的碳排放量，单位是千克二氧化碳等价/兆焦耳或千瓦时；

[0092] 碳排放计算单元：在获得能源消耗数据和相应的碳排放因子后，采用以下公式来计算总的碳排放量：总碳排放量＝∑(能源消耗量i×碳排放因子i)，其中，i表示不同的能源类型，能源消耗量i是指预定时间段内各能源类型的使用量碳排放因子i是根据能源类型预设的碳排放量；

[0093] 通过上述各单元精确的数据收集、智能的数据处理和准确的计算，本发明的碳排放计算模块能够提供详实的碳排放数据，有助于电力企业和环境监管机构更好地理解和管理碳排放，此外，该模块的应用有助于优化电力生产和消费的方式，推动更环保的能源使用策略，促进环境保护和可持续发展目标的实现。

[0094] 市场耦合模块包括数据整合单元、供需报告生成单元、价格调整单元以及实时监控单元；其中：

[0095] 数据整合单元：用于收集并整合来自电力需求预测模块和碳排放计算模块的数据，具体使用高级数据库管理方法，确保数据的完整性和一致性，整合的数据包括预测的电力需求量和计算的碳排放量，这些数据是市场供需报告生成的基础；

[0096] 供需报告生成单元：基于数据整合单元提供的电力需求和碳排放数据，使用统计分析和模型预测方法生成详尽的市场供需报告，报告包括电力供应与需求预测、碳排放量预测以及潜在的市场不平衡点，采用以下公式进行市场平衡分析：市场平衡＝供应量‑需求量，其中，供应量和需求量均为预测值，这一分析帮助市场运营者识别供需矛盾，及时做出调整；

[0097] 价格调整单元：根据供需报告自动调整电力价格和碳排放交易价格，具体使用动态定价算法，根据市场供需状态调整价格，以促进市场平衡，价格调整遵循以下基本原理：价格调整＝基准价格×(1+α×供需比)，其中，α是调整系数，供需比表示需求与供应之比，基准价格是根据历史数据设定的初始价格；

[0098] 实时监控单元：监控市场响应，实时跟踪价格调整的效果，具体利用市场反馈数据包括交易量和价格变动，评估之前价格调整的有效性，并为下一次调整提供数据支持；通过上述市场耦合模块的精确数据整合、实时供需报告生成、动态价格调整和持续监控，本发明能够有效地促进电力市场和碳排放市场的平衡，优化资源配置，减少能源浪费，这种市场优化不仅提高了能效，还促进了环境保护和经济效益的提升。

[0099] 策略生成模块包括数据接收单元、策略规划单元、环境影响评估单元以及策略优化单元；其中：

[0100] 数据接收单元：用于从市场耦合模块接收数据，包括经调整的电力和碳排放价格、市场供需报告，这些数据为策略制定提供了实时的、精确的输入，确保策略的数据基础是最新和最准确的；

[0101] 策略规划单元：利用优化算法来制定电力调度和碳排放减少策略：电力调度策略采用线性规划方法来分配电力资源，以期在满足最低成本的同时满足市场需求，利用线性规划优化电力分配，将减少高峰时段的电力压力，增加低峰时段的电力利用，具体公式为：其中，ci表示不同时间段的电力成本，pi表示相应时间段的电力产量；
碳排放减少策略将结合碳交易和碳捕捉的方法，优化碳排放减少，具体通过增加碳捕捉设施和调整能源组合以降低总碳排放；

[0102] 环境影响评估单元：使用生命周期评估LCA方法，来分析各策略对环境的潜在影响，LCA方法评估从原材料获取、生产、使用到废弃全过程中的环境影响，确保所提策略不仅经济合理而且环境友好；

[0103] 策略优化单元：根据环境影响评估的结果和市场反馈，采用强化学习的自适应控制算法，自动调整策略参数以响应市场和环境变化，具体公式为：

[0104] 新策略＝旧策略+α·(环境效益‑成本)，其中，α是学习率，环境效益量化了策略对环境的正面影响，成本则考虑了实施策略的经济投入；

[0105] 通过上述各单元细致的策略规划、环境影响评估与持续优化，策略生成模块能够高效制定并不断改进电力调度与碳排放减少策略，这不仅确保了能源使用的经济性和效率，同时大幅度减少了环境影响，有助于实现可持续发展目标，此外，策略的自适应优化确保了系统能够灵活应对市场和政策的变化，增强了系统的长期可用性和效果。

[0106] 执行反馈模块包括策略执行单元、结果监控单元、反馈分析单元以及策略调整单元；其中：

[0107] 策略执行单元：用于将策略生成模块制定的电力调度和碳排放减少策略实际应用到市场操作中，策略执行包括调整发电站的运行模式、调配电力资源分布和实施碳排放控制措施；

[0108] 结果监控单元：用于实时收集策略执行的数据，包括电力产量、消耗量、碳排放量以及市场反应的信息，监控数据通过传感器网络、智能电表和在线监测系统获得，确保数据的实时性和准确性；

[0109] 反馈分析单元：基于结果监控单元收集的数据，评估策略的效果，具体使用数据分析和机器学习技术，包括回归分析、聚类分析，分析执行策略的成效，识别问题和改进点，例如，通过分析电力消耗峰值与碳排放量的关系，评估当前策略在减少高峰期碳排放方面的有效性；

[0110] 策略调整单元：根据反馈分析单元的评估结果，调整和优化现有策略，具体使用决策支持系统来模拟不同策略调整方案的潜在效果，并选择最优方案，策略调整依据包括成本效益分析、环境影响评估和市场需求预测，以确保策略的持续优化和适应市场变化；

[0111] 该执行反馈模块通过系统地实施、监控、分析和调整能效优化策略，不仅确保了策略的有效执行，还实现了根据市场和环境变化的快速适应，此模块的反馈循环机制增强了系统的灵活性和响应能力，促进了能源管理的持续改进和优化，有效提升了能源使用效率和减少了环境影响，有助于实现可持续发展目标。

[0112] 交互接口模块包括用户界面设计单元、实时数据展示单元、策略反馈展示单元、策略调整操作单元以及安全认证单元；其中：

[0113] 用户界面设计单元：用于开发和维护用户友好的界面，通过该界面，用户能轻松访问和操作系统功能，界面设计采用现代前端技术构建响应式设计，包括HTML5，CSS3，和JavaScript，确保在各种设备上都能显示和操作；

[0114] 实时数据展示单元：用于在用户界面上展示实时市场数据，包括电力需求、供应量、电力和碳排放价格的信息，该实时数据展示单元还包括实现数据的实时更新，具体采用WebSocket技术推送最新数据，数据通过图表和仪表板形式展示，使用户能够直观地理解市场状况；

[0115] 策略反馈展示单元：用于在用户界面中展示策略执行的当前状态和历史结果，包括电力调度计划的执行情况、碳排放量的变化趋势，该信息通过图表和摘要形式呈现，以便用户评估策略的效果；

[0116] 策略调整操作单元：用于提供用户手动调整策略的功能，允许用户根据市场变化进行策略微调，用户能通过界面上的滑动条、选择框的操作控件调整电力产量、碳排放控制级别的参数，此单元与策略生成模块直接连接，确保调整操作能够实时反馈并影响策略优化；

[0117] 安全认证单元：用于实施预设的安全措施，包括用户认证、权限控制和数据加密，用户认证具体采用标准的认证协议OAuth2.0，确保只有授权用户能访问系统，权限控制用于确保用户只能访问其权限范围内的数据和功能；

[0118] 该交互接口模块通过提供清晰、直观、响应式的用户界面，使用户能够轻松访问实时市场数据和策略执行情况，并根据需要调整策略，此模块提高了系统的操作效率和用户满意度，同时，增强的安全措施保障了系统的数据安全和操作的可靠性，提升了用户对系统的信任和依赖。

[0119] 本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。