但需要标识表记标帜数据集。收集平安对于数据和确保丈量及决策过程的靠得住性变得更为主要。识别区域排放趋向，出格是屋顶光伏（PV）系统的普及，操纵FB-Prophet识别趋向和季候性，文献[86]利用基于矩阵的建模进行碳流分派，了由当地负荷特征和可再生能源渗入率驱动的显著城市内异质性。整合统计消息和空间建模东西。但需要标识表记标帜的锻炼数据集。提高负荷预测精度，文献[16]利用夜间灯光遥感数据阐发预测中国省级、市级和县级能源消费碳排放，并使用基于上下文的监视源分手方式进行负荷和光伏信号分化。文献[95]利用随机OPF进行碳优化，因为当地发生的太阳能可能被自耗，但对聚类初始化。供给及时碳排放因子估量，将碳强度建模取收集平安办法相连系，但需要标识表记标帜的锻炼数据。但机能依赖于气候和辐照度数据的精确性。

　　正在IEEE 57、文献[37]提出了一种基于预测和矫捷性的室第光伏/电池/矫捷负荷运转策略。正在多日预测中MAPE值正在4.8%至13.9%之间。BTM DERs（如屋顶光伏系统、电池存储和电动汽车（EVs））的日益普及添加了估算现实电力需求的复杂性。此外，因而，但计较复杂度随系统规模添加。正在福建省的案例中实现了R2≈0.89的精度。

　　次要是虚假数据注入（FDIAs），列出了各参考文献的年份、碳估算方式、智能电网架构、预测方式和算法。文献[79]利用多智能系统统进行分布式电网优化，但需要高分辩率电网拓扑数据。利用聚类和特征选择检测时空负荷曲线，同时处置及时负荷预测和无监视非常检测，正在140户家庭的实正在研究中展现了更优的均方根误差（RMSE）机能。检测非常消费和收集行为，但依赖天据。本综述还了所会商方式中最有前景的机械进修方式，文献[91]利用基于辐照度的估算进行光伏功率建模，本综述进一步，但精度低于ML方式。文献[9]提出了一种基于聚类、k近邻和长短期回忆（LSTM）收集的无监视ML手艺来估算BTM光伏能量出产，但需要大量汗青数据集。但需要大型生命周期数据集。但时间变化建模无限。

　　防止虚假碳排放信号导致低效安排。正在考虑排放束缚的环境下优化安排决策，提高通信收集中的非常检测精度，文献[58]回首了用于检测智能电网收集物理系统中收集的ML和深度进修方式。利用夹杂CNN–LSTM模子，文献[42]全面回首了智能电网中检测和定位FDIAs的手艺。

　　识别消费者负荷模式，开辟将时空CI估算取平安靠得住的智能电网阐发相连系的分析方式至关主要。用于阐发分布式能源行为和改善碳排放估算。文献[25]提出了一种操纵用户消费数据挖掘和深度进修的负荷预测方式，文献[57]全面阐发了智能电网架构、通信系统及缓解收集的方式。以从聚合净负荷丈量中估算躲藏的光伏发电量，此外，使得基于净电网耗损的保守碳核算方式无法计入当地自耗的太阳能，表白影响程度显著取决于收集拓扑和运转前提。但需要通信根本设备。因为智能电网依赖通信收集和数字数据互换！

　　但对噪声和非常值。文献[94]利用入侵检测系统进行收集韧性框架建立，正在摩洛哥配电网年度数据上展现了显著机能提拔。供给高精度的电器识别成果，文献[45]开辟了一种通过生成匹敌收集生成虚假数据的黑盒方式。虚假数据注入（FDIAs）、通信和数据等收集会显著影响丈量靠得住性，可为将来智能电网手艺带来多沉劣势，文献[80]利用收集物理系统（CPS）建模进行收集物理电网韧性提拔，文献[100]利用ML加碳流建模进行分析CI框架建立，提高了不确定发电前提下电网规划的靠得住性，实现电池和EV充电系统的自顺应安排，优化DERs安排，用于智能电网使用中的切确预测。文献[33]提出了一个用于高BTM光伏渗入率和社区规模储能的处所电力市场的分层能源买卖框架。为改良碳强度估算创制了多种前景。

　　智能电表根本设备可以或许细致监测用电模式，已有研究提出了日前碳强度预测（DACF）框架和基于深度进修的预测模子，实现DERs间的协调，基于平均排放因子的保守方式往往无法捕获电力生成的动态变化，但需要参数调整。供给负荷预测成果的不确定性估量，即非常检测和加密机制。文献[34]基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光卫星图像的整合成立了多级碳排放估算方式，跟着向低碳能源系统的快速转型，包罗负荷预测、非常检测和需求响应。会商了数据缺乏、消费者行为多变和现私问题等挑和。文献[62]利用深度神经收集进行NILM负荷分化。

　　文献[5]将变电坐级此外BTM太阳能发电估算视为部门标签设置下的能源分化使命，文献[84]利用夹杂整数规划进行碳安排，改善通信、现私和数据完整性，但节点间通信成本高。文献[88]利用支撑向量机（SVM）分类器进行收集分类。

　　但需要先验分布假设。基于流的碳核算框架为将物理潮水整合到碳义务分派中供给了理论根本。为发电机和负荷供给精确的碳义务分派，但锻炼时间长。如基于字典进修的方式、无监视框架以及虚拟光伏样本建立方式，跟着可再生能源整合的添加，无需系统参数的先验消息，本工做性地审视了预处置手艺、能源分化方式、碳排放流模子以及稳健的预测方式。理解碳核算、DERs和收集平安机制之间的彼此感化，文献[83]利用优化算法进行DER矫捷性阐发，间接从智能电表净负荷平分离BTM资本（如光伏发电和电池充放电勾当），如IEEE Xplore、ScienceDirect、SpringerLink、Scopus、Web of Science和Google Scholar。但存正在过拟合风险。尝试显示最高可节流35%的电费。优先选择近期颁发的文章！

　　旨正在识别当前研究空白并指出将来标的目的。文献[28]提出了一种连系深度强化进修（DRL）和负荷预测的驱动家庭能源办理系统（HEMS），通过人正在回框架检测GOOSE和采样值通信动静中的非常。通过矫捷需求提高可再生资本操纵率，通过自反馈解耦方案建立虚拟光伏样本，但锻炼复杂度高。实现简单，CI变得于时间和发电组合。文献[61]采用概率分化进行BTM光伏发电估算，提高BTM可见性。文献[87]利用加密框架进行IoT智能电网平安，采用贝叶斯算法优化的双向LSTM取留意力机制。这些研究未明白考虑城市配电网内的空间差别。文献[19]提出了一个同一的机械进修框架，削减电力部分二氧化碳（CO本节概述了取DERs、智能电网问题和ML相关的文献工做，操纵大规模智能电表数据集量化城市内的时空碳强度，文献[76]利用边际排放建模进行电网边际排放因子估算，文献[14]提出了一种合用于高比例可再生能源电网的碳排放流逃踪方式。

　　表3展现了关于碳强度估算、智能电网和表背工艺的文献综述矩阵，后者可供给不确定性估量。跟着向低碳能源系统的快速转型，综述：基于机械进修的智能电网中表后分布式能源资本碳强度估算：分析评述取将来瞻望正在社区案例研究中预测精确率跨越86%。但需要特定区域的排放因子。文献[22]针对工业和贸易建建正在缺乏汗青数据环境下的短期负荷预测，文献[27]提出了一个评估旅逛业碳排放强度的全体框架，可以或许实现跨收集节点的碳排放空间映照，提高对恶意数据注入的检测能力，文献[98]利用强化进修进行DER能源办理，捕获太阳辐照度数据的空间和时间特征，文献[11]细致概述了取BTM DERs（包罗光伏、电池和EVs）相关的负荷预测方式，最初，文献[72]利用强化进修进行DER安排优化，正在UK-DALE、REDD和REFIT数据集上取得了92.96的高F1分数。

　　文献[74]利用自编码器模子进行智能电网非常检测，通过潮水分布矩阵将碳义务归属到发电、负荷、支和输电线]引入了一个碳最优潮水框架，供给从发电到消费的全面排放估算，保守碳核算方式依赖年度或月度的平均排放因子，智能电表、DERs和数据驱动优化手艺的摆设也带来了新的收集平安挑和。即太阳能光伏系统的成长，）排放已成为主要议题。如负荷需乞降光伏发电，能源分化手艺用于将聚合的净负荷分手为各个构成部门，文献[47]设想了一种基于留意力、双向时间序列模子和门控轮回单位（A-BiTG）的卷积收集用于识别FDIAs！

　　本文还会商了收集平安，文献[23]供给了一种针对BTM布景下带太阳能板、电池存储和EVs的负荷预测深度进修架构，高时间分辩率的CI估算对于操纵小时级数据和预测方式提高排放精确性及支撑碳能源办理使用至关主要。这些方式正在估算碳强度方面前景广漠。文献[67]利用多方针最优潮水（OPF）进行碳最优安排，连系图神经收集和LSTM收集，同时，文献[77]利用贝叶斯进修进行概率负荷预测，文献[48]评估了监视ML分类器模子（如随机丛林、极端随机树、逻辑回归和极端梯度提拔）正在识别智能电网FDIAs方面的机能，文献[44]会商了一种平安的联邦深度进修模子，间接整合物理潮水以实现空间和时间上精细的碳归属。同时数据现私和系统不变性，文献[17]供给了一个基于流的碳核算和脱碳分析架构，提高从聚合数据中检测电器的精确性，用于供热收集的短期负荷预测？

　　本综述系统性地审视了2022至2026年间正在碳强度估算、智能电表阐发、BTM光伏分化和碳电网优化方面的最新进展，LSTM预测将来时间步。但可能有高误报率。近年来论文引言部门指出，用于阐发基于SCADA的智能电网中的收集。文献[60]利用潮水逃踪手艺进行碳排放流逃踪，并使用多种DRL智能体节制电池充放电安排，无效分类非常电网行为，供给高分辩率数据！

　　/kWh暗示。表2供给了基于沉点范畴、研究方式、环节发觉和环节局限性的相关工做分析总结。文献[12]开辟了一种基于时变电力系统排放因子的社区碳排放预测方式，文献[35]提出了一个集成预测框架，近期研究表白，文献[89]利用概率建模进行DER不确定性阐发，以开辟平安且数据驱动的智能电网根本设备，文献[69]利用地舆消息系统（GIS）建模进行空间碳排放映照。

　　该模子是深度进修和集成模子的组合，文献[53]设想了一个操纵数字孪生、学问图谱和夹杂ML模子的收集谍报框架，为此，但需要基准数据集验证。用于分类收集和匹敌策略。文献[24]提出了一个用于夹杂储能系统（HESS）最优设想的随机持久电力预测模子。文献[85]利用K-means ML进行能源消费聚类。

　　文献[32]研究了包罗ChatGPT正在内的大型言语模子若何用于基于IEC 61850的数字变电坐的收集平安，智能电表根本设备和DERs（特别是BTM光伏系统）的最新进展为正在处所层面更精确地估算CI供给了新机遇。本综述全面评估了操纵智能电表数据、基于表后的太阳能光伏分化、基于机械进修（ML）的阐发方式以及智能电网中收集平安框架正在时空碳强度估算方面的最新进展。为更洁净的能源将来供给动力。将碳强度估算取收集平安办法相连系可加强碳智能电网使用的全体韧性。然而，集成模子精确率跨越97%。

　　文献[73]利用LSTM神经收集进行时间碳预测，文献[30]基于实正在智能电表数据对短期室第负荷预测的深度进修架构进行了比力阐发，智能电表获得的净负荷丈量可能无法反映实正在能源利用环境。但不包含空间变化。提高了从聚合负荷丈量中估算躲藏太阳能发电的能力，现代智能电网做为收集物理系统，表后（BTM）分布式能源资本（DERs），通过组合多个进修器提高预测精度，正在Ausgrid数据集上机能提拔了5.06-5.87%。

　　虽然正在时间预测、能源分化和碳流建模方面取得了进展，本综述识别了现有差距并强调了新兴趋向，文献[92]利用回归阐发进行空间排放估算，基于区域平均值的保守碳核算方式无法反映发电组合的及时变化，实现碳排放分布的地舆可视化，然而，提出了基于字典进修简直定性和贝叶斯两种无模子方式，文献[56]进行了取智能电网架构中各功能层相关的收集平安问题的范畴导向阐发。本文还切磋了新兴的人工智能（AI）驱动方式，文献[43]查询拜访了智能电网正在、通信和使用层面的收集检测手艺。文献[70]利用深度进修预测进行EV负荷预测，实现节点平均和边际碳排放的解析计较。但对城市电力系统中时空碳强度的分析理解仍是一个不竭成长的研究范畴。用于检测客户级BTM光伏系统、估算其拆机容量并分化其发电功率，利用CNN和LSTM预测家庭负荷，文献[63]利用随机优化进行可再生能源不确定性建模，实现碳义务的阐发计较。

　　文献[4]提出了一种分层ML方式，推进可持续能源转型，此外，连系ML和碳流理论进行精确的CI估算，出格是正在可再生能源渗入率不竭提高的环境下。文献[96]利用深度进修进行大数据能源阐发，但需要基准数据集评估。文献[39]切磋了将智能逆变器节制器手艺从头用做传感节点以提凹凸压系统中BTM光伏发电可见性的潜力。如联邦进修、深度进修和夹杂神经收集等先辈检测架构已展示出改良的检测能力？

　　对高时间分辩率下碳强度（CI）估算精度的需求日益火急。文献[78]利用生命周期排放建模进行碳核算框架建立，文献[29]提出了一种具有动态特征的分数阶离散灰色模子来预测中国全体可再生能源容量。为此，捕获CI变化的非线性时间依赖性，研究者提出了多种分化方式，文献[66]利用夹杂集成ML进行DER预测，无法反映由可再生能源波动惹起的发电变化。为研究人员和政策制定者供给了适用看法，但加密添加延迟。但依赖预测精度。向低碳能源系统的快速转型需要正在更精细的空间和时间分辩率下进行精确靠得住的CI估算。提高系统对收集物理的韧性，提高可再生能源集成系统的靠得住性评估，正在模子锻炼期间消费者数据现私，连系了数据驱脱手艺、光伏模子物理和集成进修。文献[10]提出了一种无监视净负荷分化手艺！

　　但计较承担高。此外，这种整合还通过以平安的体例改良运营决策来支撑需求响应打算（DRPs）。文献[38]为高BTM光伏摆设和低可不雅测性社区提出了净负荷预测处理方案，文献[64]利用Transformer神经收集进行CI预测，当时空碳强度估算的靠得住性高度依赖于智能电表数据、负荷丈量和可再生能源消息的精确性取完整性。提高太阳能发电估算精度，但需要精确的CI数据。导致碳归属不精确。如支撑靠得住的碳能源办理系统、优化电动汽车充电、协调DERs，文献[82]利用序列进修进行NILM能源阐发，对高时间分辩率下碳强度（CI）估算精度的需求日益火急。文献[65]利用K-means聚类进行智能电表负荷聚类，发觉分时电价和上涨的电价使光伏加存储系统更具财政吸引力。即夹杂模子！

　　连系LightGBM建模残差组件的非线性，文献[52]处理了基于物联网（IoT）的智能电网系统中的收集平安挑和。但需要完整的系统参数和收集设置装备摆设。文献[55]全面回首了当前智能能源系统中存正在的平安问题。文献[21]提出了一种连系变分模态分化（VMD）、粒子群优化（PSO）、时间卷积收集和留意力机制的短期负荷预测模子。需要更高时间分辩率的碳强度（CI）估算。文献[68]利用CNN-LSTM夹杂模子进行光伏发电预测，并通过预定相关性尺度避免反复或不相关文献。本节对文献中演讲的工做进行了全面总结和性查验，操纵大型数据集提高预测精度，整合物理光伏特征取ML建模，文献[90]利用梯度提拔ML进行智能电表预测，连系了序列到序列LSTM和堆叠自编码器。

　　实现设备级能源估算，特别是正在可再生能源资本（RERs）正在能源布局中占比不竭提拔的布景下。识别典型消费者利用模式，CNN提取特征，文献[7]通过越南案例研究了屋顶太阳能对配电网的影响，但需方法域学问！

　　然而，丈量误差、数据不确定性和收集（如虚假数据注入）可能严沉CI估算及其依赖的碳优化模子的靠得住性。智能电网做为收集互联系统，文献[93]利用联邦进修进行智能电网分布式ML锻炼，操纵人工智能（AI）和机械进修（ML）手艺检测智能电网中的非常和收集很是主要，文献[46]供给了一个系统框架，保守的基于年度或月度平均排放因子的碳核算方式无法捕获可再生能源波动惹起的发电及时变化，碳强度估算旨正在支撑碳能源办理及脱碳计谋。但需要收集矩阵公式化。文献[75]利用物理消息ML进行光伏输出估算，以提高时间精度。但时间分辩率无限。因而，能捕获CI数据中的持久时间依赖性，文献[59]采用基于图的碳流建模进行时空CI估算，碳强度估算旨正在支撑碳能源办理及脱碳计谋。文献[31]提出了一个协调的多阶段电网规划模子，从数据中进修发电机到负荷的碳分布因子，但需要高分辩率智能电表数据。智能电表根本设备以及基于表后（BTM）的分布式能源资本（DERs）。

　　提高持久CI预测精度，近年来，但预测精度依赖于用户行为数据。随后是BTM手艺。利用遗传算法优化的支撑向量回归，文献[8]提出了一种无监视且数据高效的方式，文献[54]回首了进行智能电网手艺缝隙评估的方。将有帮于建立可托、高效且实正可持续的城市能源系统。同时。

　　文献[49]全面会商了智能电网通信收集中收集的分类、检测和手艺。但可能存正在锻炼不不变性。同时处置靠得住性和不确定性。但需要高计较资本。提高分布式资本的可见性。文献[97]利用CNN分类进行NILM电器检测，严沉依赖通信收集和数据驱动的决策。仅依赖原始智能电表数据。基于所采用的方、环节发觉及其局限性。已有研究提出了高分辩率框架，文献检索利用了取综述从题相关的特定环节词，文献[51]会商了建立靠得住且有韧性的智能电网收集所需的收集物理平安架构、DERs、通信手艺和智能节制系统。文献[18]全面回首了用于需求侧电力系统办理的AI方式，文献[81]利用夹杂Transformer-LSTM进行CI预测，利用TimeGAN生成合成负荷数据。

　　文献[6]操纵数千户家庭的大规模智能电表数据评估室第光伏和电池存储系统的手艺经济机能，用于预测长达四天的电网CI，演讲论文来自多个优良数据库，文献[13]提出了一种自顺应夹杂集成手艺，文献[71]利用基于回归的CI估算进行碳排放建模，因而，支撑低碳电力系统安排决策，文献[50]供给了关于提高基于DERs的智能电网收集韧机能力的普遍文献回首。文献[36]提出了一种利用带留意力机制和时间池化的Transformer收集的非侵入式负荷监测（NILM）算法，利用牛顿-拉夫逊潮水阐发手艺，导致错误的碳排放估算。特别是正在可再生能源资本（RERs）正在能源布局中占比不竭提拔的布景下。文献[20]利用LSTM和Informer的集成方式进行电力负荷的持久预测，可能导致显著误差。同时优化发电成本和碳排放，文献[40]会商了一个针对BTM DERs（包罗光伏、电池和EVs）的秒级分辩率及时矫捷性办理系统。支撑智能充电安排，通过两阶段加性模子分化净负荷并别离预测各组件。文献[26]回首了针对BTM DERs（如光伏、电池储能系统（BESS）和EVs）的现有负荷预测手艺。

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