改进型CNN算法模型的电力企业物资碳足迹分析策略研究

为实现“双碳”目标,提高电力企业物资碳足迹计算准确度、推动构建精准电力碳足迹系统建设,该方案通过改进型CNN算法模型以提高电力企业物资碳足迹分析和应用能力,该研究还能够减少不必要的系统损耗和碳排放,构建安全数据通信控制方案策略,在这些方案设计中,还引入了长短期神经网络模型,以控制异常数据的流通与遗弃。提高电力企业物资碳足迹异常数据检测能力,该方法还应用了入侵检测、访问控制和攻击识别等技术,基于异常检测模型识别电力企业物资碳足迹中存在的异常流量,使用软硬件结合的方式提高电力企业物资碳足迹系统的防护等级。搭建仿真实验环境进行测试,实验结果显示,该研究系统的电力企业物资碳足迹数据异常情况的检测效果最好,准确率最高为97.3%。