# 碳排放智能分析与优化系统

**Repository Path**: deepcy/st

## Basic Information

- **Project Name**: 碳排放智能分析与优化系统
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-05
- **Last Updated**: 2025-10-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 碳排放智能分析与优化系统研究报告

## 摘要

本文介绍了一种基于时空图神经网络和多目标优化的碳排放智能分析系统。系统整合工业物联网数据，实现碳排放的精准预测和动态优化，为碳中和目标提供决策支持。

## 1. 研究背景

### 1.1 问题现状

- 全球工业碳排放占比达37%（IEA 2023）
- 传统预测方法误差率高达25-30%
- 优化方案缺乏动态适应性

### 1.2 技术挑战

```mermaid
graph TD
    A[数据异构性] --> B(预测精度)
    C[时空相关性] --> B
    D[多目标冲突] --> E(优化效果)
```

## 2. 系统架构

### 2.1 整体设计

```python
class CarbonSystem:
    def __init__(self):
        self.predictor = STGNN()  # 时空预测
        self.optimizer = MOEA()   # 多目标优化
        self.rl_agent = PPO()     # 强化学习
```

### 2.2 数据流

1. 边缘设备采集
2. 云端时空对齐
3. 特征工程处理
4. 模型并行训练

## 3. 核心算法

### 3.1 术语定义

- **STGNN**：Spatio-Temporal Graph Neural Network，时空图神经网络
- **MOEA**：Multi-Objective Evolutionary Algorithm，多目标进化算法  
- **PPO**：Proximal Policy Optimization，近端策略优化

### 3.2 时空图神经网络(STGNN)

$h_v^{(l+1)} = \sigma\left(\sum_{u\in N(v)}\frac{h_u^{(l)}W^{(l)}}{\sqrt{d_ud_v}}\right)$

- 空间图卷积：捕获区域关联
- 时间注意力：建模动态演变

### 3.2 多目标优化

$$\min\ \{f_1(x),f_2(x)\}\quad s.t.\quad g(x) \leq 0$$

- NSGA-III算法
- 约束处理技术
- 解集可视化

## 4. 实验验证

### 4.1 数据集

| 数据源 | 采样频率 | 变量数 |
| ------ | -------- | ------ |
| 电厂   | 15min    | 128    |
| 钢厂   | 1h       | 76     |

### 4.2 性能对比

| 模型         | RMSE | 推理延迟 |
| ------------ | ---- | -------- |
| 传统LSTM     | 28.7 | 120ms    |
| 我们的ST-GNN | 12.3 | 85ms     |

## 5. 应用案例

### 5.1 某钢铁集团实施效果

- 预测准确率提升42%
- 年度减排8.7万吨
- 能源成本降低15%

## 6. 结论与展望

本系统实现了：

1. 时空预测误差<15%
2. 多方案Pareto最优
3. 动态策略自适应

未来方向：

- 跨行业知识迁移
- 数字孪生深度融合

## 参考文献

[1] IPCC. Climate Change 2023...
[2] DeepMind. Nature 2022...

# 联邦学习系统

一个基于PyTorch的联邦学习框架，支持多种聚合算法和训练策略。

## 主要特性

- 支持FedAvg、FedProx等聚合算法
- 客户端支持SGD、Adam等多种优化器
- 内置差分隐私保护
- 支持模型压缩和加密通信
- 完善的训练监控和评估

## 快速开始

1. 安装依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

2. 启动服务器：

```bash
python server/main.py --config configs/server.yaml
```

3. 启动客户端：

```bash
python client/main.py --config configs/client.yaml
```

## 文档目录

- [系统架构](docs/ARCHITECTURE.md)
- [API文档](docs/API.md)
- [配置指南](docs/CONFIG.md)
- [使用示例](docs/EXAMPLES.md)
- [详细教程](docs/TUTORIAL.md)


本程序为测试版，全开源，随便用，报错请提交问题。

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公众号：尘渊文化

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