面向异构工业企业的可解释隐私保护实时碳排放估算方法研究

推荐：针对高耗能企业碳排放监测滞后、数据壁垒严重等问题，研究人员提出融合VMD-TCN-LSTMMA的混合模型与DP-FedSW联邦学习框架的创新方法，实现多维度数据流与碳流的实时精准估算。实验表明，该方法在142家跨行业企业数据中误差率低于7%，兼具隐私保护与模型可解释性，为碳市场与电力系统低碳转型提供技术支撑。

　　

在全球气候变暖与能源产业链变革的背景下，电力系统低碳转型成为国际共识。然而，当前高耗能工业企业的碳排放监测面临三大痛点：传统排放因子法依赖年度统计导致数据滞后，连续监测系统(CEM)成本高昂，而遥感卫星监测(RSSM)空间分辨率不足。更棘手的是，企业间因隐私顾虑形成数据孤岛，现有机器学习模型对电力-碳关联关系的特征提取不足且缺乏可解释性。

为突破这些瓶颈，国家电网公司科研团队创新性地提出"可解释隐私保护实时碳排放估算方法"。研究首先构建了融合电力、热能等多维数据的碳流分析框架，随后开发了VMD-TCN-LSTMMA三级联动机器学习模型：变分模态分解(VMD)解决传统EMD算法的模态混叠问题，时序卷积网络(TCN)捕获长周期依赖特征，而引入多头注意力的LSTM(LSTMMA)则赋予模型动态权重分配能力。针对数据隐私难题，团队设计差分隐私联邦评分权重算法(DP-FedSW)，在142家6类高耗能企业的跨行业数据协同训练中，既保护原始数据安全又提升模型泛化能力。

关键技术包括：1) 基于VMD的信号分解技术处理电力/热力时序数据；2) TCN与LSTMMA混合架构实现多尺度特征提取；3) DP-FedSW框架实现隐私保护的联邦学习；4) 来自钢铁、水泥等6大行业的142家企业实测数据集验证。

【碳排放在线监测模型构建】
通过分析电力消耗与生产活动的强相关性，建立Scope 1(直接排放)与Scope 2(间接排放)的核算边界。模型输入包含企业级电力数据P_i
=[P_i,1
,...,P_i,N
]和热力数据H_i
，输出为碳序列Y_i
={y_i,1
,...,y_i,N
}。

【VMD-TCN-LSTMMA混合模型】
VMD层将原始信号分解为K个本征模态函数(IMF)，解决EMD的端点效应问题。TCN模块采用膨胀因果卷积提取跨时间步特征，其感受野随层数指数扩展。LSTMMA层通过多头注意力机制可视化模型对电力/热力数据的关注权重，提升可解释性。

【DP-FedSW训练框架】
在联邦学习过程中，引入拉普拉斯噪声实现(ε,δ)-差分隐私保护，通过数据质量评分动态调整参与方权重。实验显示该框架使模型在纺织业的平均绝对误差从12.3%降至6.8%。

【跨行业验证】
在钢铁、化工等6类行业测试中，模型整体误差控制在7%以内。特别在金属制造业，TCN对周期性生产模式的捕捉使误差降至5%以下。注意力权重分布证实模型能自动聚焦锅炉等高耗能设备运行时段。

该研究开创性地解决了碳排放监测的"不可能三角"——实时性、准确性与隐私保护的协同优化。VMD-TCN-LSTMMA模型相比传统LSTM提升23%的预测精度，而DP-FedSW框架在数据不共享前提下实现跨企业知识迁移。这不仅为碳市场提供可信数据源，其可解释性设计更助力企业理解排放规律，推动生产工艺绿色改造。未来可扩展至交通、建筑等领域，但需注意对非能源数据(如原料碳含量)的融合能力仍有提升空间。