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摘要 - 全球变暖是一个重大挑战。在贡献者中，CO 2排放是最重要的，几乎40％的全球排放来自发电。从这个意义上讲，可以使用传统和可再生能源的多源系统中的CO 2排放进行准确的预测，可用于支持碳排放的减少，而不会影响能源需求供应。尽管在该主题中进行了几项相关的研究，但由于可再生能源的间歇性性质引起的更高的不确定性和可变性，因此CO 2启动在多源发电系统中预测是当前的挑战。本文介绍了使用不断发展的动态贝叶斯网络的多源发电系统的CO 2排放预测。我们的提案使用分析阈值来选择数据到达时出现频率的有向边缘，从而使恒定的适应能够平滑地收敛为强大的预测模型。它是使用比利时，德国，葡萄牙和西班牙的多源发电系统的实际数据进行了测试的。将其性能与其他预测方法进行了比较。将结果与不演变结构随时间发展的传统DBN进行比较，我们的提议卓越强调了绩效提高的贡献。与ANN和XGBOOST进行比较时，提出的方法更好，性能具有统计学意义的差异。
不断发展的二氧化碳排放的动态贝叶斯网络...
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