水泥行业碳排放量预测方法、平台、计算设备及介质技术

本说明书实施例提供水泥行业碳排放量预测方法、平台、计算设备及介质，根据水泥生产参数和水泥生产设备对不同类型能源的使用强度，利用预设的能源需求量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量，根据指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量和不同类型能源下水泥生产设备的碳排放因子，利用预设的碳排放量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量。实现了对水泥行业碳排放量的准确预测。准确预测。准确预测。

【技术实现步骤摘要】
水泥行业碳排放量预测方法、平台、计算设备及介质


[0001]本说明书实施例涉及碳排放控制
，特别涉及一种水泥行业碳排放量预测方法、平台、计算设备及介质。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，能源消耗在逐年增加，全球变暖已成为人们公认的地球最大危机之一，而碳排放通常被认为是地球变暖的最主要因素，因此控制碳排放、对碳排放量进行预测对实现碳中和目的具有重要意义。然而，影响碳排放量的因素有很多，这使得很难对碳排放量进行准确预测。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种水泥行业碳排放量预测方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种水泥行业碳排放量预测装置，一种水泥行业碳排放量预测平台，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0004]根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种水泥行业碳排放量预测方法，包括：
[0005]获取指定区域的水泥生产参数、水泥生产设备对不同类型能源的使用强度，以及不同类型能源下水泥生产设备的碳排放因子；
[0006]根据水泥生产参数和使用强度，利用预设的能源需求量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量，其中，指定能源为任一类型的能源；
[0007]根据预测需求量和碳排放因子，利用预设的碳排放量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量，其中，碳排放量预测模型是基于历史能源需求量和碳排放因子确定的。
[0008]可选地，水泥生产参数包括当前水泥产量和水泥增产比例；
[0009]根据水泥生产参数和使用强度，利用预设的能源需求量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量的步骤，包括：
[0010]根据当前水泥产量和水泥增产比例，计算目标预测时刻的预测水泥产量；
[0011]根据预测水泥产量以及使用强度，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量。
[0012]可选地，水泥生产参数还包括水泥生产设备使用的普及率；
[0013]根据预测水泥产量以及使用强度，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量的步骤，包括：
[0014]根据预测水泥产量、使用强度及普及率，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量。
[0015]可选地，根据预测需求量和碳排放因子，利用预设的碳排放量预测模型，确定指定
区域在目标预测时刻的预测碳排放量的步骤，包括：
[0016]根据指定区域内各水泥生产设备对指定能源的预测需求量以及指定能源下各水泥生产设备的碳排放因子，通过加权得到指定区域在目标预测时刻指定能源对应的碳排放量；
[0017]根据各能源对应的碳排放量，计算指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量。
[0018]可选地，该方法还包括：
[0019]获取指定区域内的资源投入参数；
[0020]根据水泥生产参数、使用强度及资源投入参数，计算指定区域的资源投入量；
[0021]在预设约束条件下，以资源投入量优化为目标，利用优化算法，求解出指定区域在目标预测时刻的目标碳排放量；
[0022]将目标碳排放量发送至客户端进行显示。
[0023]可选地，资源投入参数包括水泥生产设备的初始投入参数和不同类型能源的消耗参数；
[0024]根据水泥生产参数、使用强度及资源投入参数，计算指定区域的资源投入量的步骤，包括：
[0025]根据水泥生产参数和初始投入参数，计算指定区域的水泥设备的第一资源投入量；
[0026]根据水泥生产参数、使用强度及消耗参数，计算指定区域的不同能源的第二资源投入量；
[0027]根据第一资源投入量和第二资源投入量，加权得到指定区域的资源投入量。
[0028]可选地，资源投入参数还包括：贴现率和水泥生产设备的使用寿命；
[0029]根据水泥生产参数和初始投入参数，计算指定区域的水泥设备的第一资源投入量的步骤，包括：
[0030]根据水泥生产参数、初始投入参数、贴现率及使用寿命，计算指定区域的水泥设备的第一资源投入量。
[0031]根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种水泥行业碳排放量预测装置，包括：
[0032]获取模块，被配置为获取指定区域的水泥生产参数、水泥生产设备对不同类型能源的使用强度，以及不同类型能源下水泥生产设备的碳排放因子；
[0033]能源需求量预测模块，被配置为根据水泥生产参数和使用强度，利用预设的能源需求量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量，其中，指定能源为任一类型的能源；
[0034]碳排放量预测模块，被配置为根据预测需求量和碳排放因子，利用预设的碳排放量预测模型，确定指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量，其中，碳排放量预测模型是基于历史能源需求量和碳排放因子确定的。
[0035]可选地，水泥生产参数包括当前水泥产量和水泥增产比例；
[0036]能源需求量预测模块，进一步被配置为根据当前水泥产量和水泥增产比例，计算目标预测时刻的预测水泥产量；根据预测水泥产量以及使用强度，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量。
[0037]可选地，水泥生产参数还包括水泥生产设备使用的普及率；
[0038]能源需求量预测模块，进一步被配置为根据预测水泥产量、使用强度及普及率，确定指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量。
[0039]可选地，碳排放量预测模块，进一步被配置为根据指定区域内各水泥生产设备对指定能源的预测需求量以及指定能源下各水泥生产设备的碳排放因子，通过加权得到指定区域在目标预测时刻指定能源对应的碳排放量；根据各能源对应的碳排放量，计算指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量。
[0040]可选地，该装置还包括：
[0041]资源投入参数获取模块，被配置为获取指定区域内的资源投入参数；
[0042]资源投入量计算模块，被配置为根据水泥生产参数、使用强度及资源投入参数，计算指定区域的资源投入量；
[0043]优化模块，被配置为在预设约束条件下，以资源投入量优化为目标，利用优化算法，求解出指定区域在目标预测时刻的目标碳排放量；将目标碳排放量发送至客户端进行显示。
[0044]可选地，资源投入参数包括水泥生产设备的初始投入参数和不同类型能源的消耗参数；
[0045]资源投入量计算模块，进一步被配置为根据水泥生产参数和初始投入参数，计算指定区域的水泥设备的第一资源投入量；根据水泥生产参数、使用强度及消耗参数，计算指定区域的不同能源的第二资源投入量；根据第一资源投入量和第二资源投入量，加权得到指定区域的资源投入量。
[0046]可选地，资源投入参数还包括：贴现率和水泥生产设备的使用寿命；
[0047]资源投本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水泥行业碳排放量预测方法，包括：获取指定区域的水泥生产参数、水泥生产设备对不同类型能源的使用强度，以及不同类型能源下水泥生产设备的碳排放因子；根据所述水泥生产参数和所述使用强度，利用预设的能源需求量预测模型，确定所述指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量，所述指定能源为任一类型的能源；根据所述预测需求量和所述碳排放因子，利用预设的碳排放量预测模型，确定所述指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量，所述碳排放量预测模型是基于历史能源需求量和所述碳排放因子确定的。2.根据权利要求1所述的方法，所述水泥生产参数包括当前水泥产量和水泥增产比例；所述根据所述水泥生产参数和所述使用强度，利用预设的能源需求量预测模型，确定所述指定区域在目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量的步骤，包括：根据所述当前水泥产量和所述水泥增产比例，计算目标预测时刻的预测水泥产量；根据所述预测水泥产量以及所述使用强度，确定所述指定区域在所述目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量。3.根据权利要求2所述的方法，所述水泥生产参数还包括水泥生产设备使用的普及率；所述根据所述预测水泥产量以及所述使用强度，确定所述指定区域在所述目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量的步骤，包括：根据所述预测水泥产量、所述使用强度及所述普及率，确定所述指定区域在所述目标预测时刻水泥生产设备对指定能源的预测需求量。4.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述预测需求量和所述碳排放因子，利用预设的碳排放量预测模型，确定所述指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量的步骤，包括：根据所述指定区域内各水泥生产设备对所述指定能源的预测需求量以及所述指定能源下所述各水泥生产设备的碳排放因子，通过加权得到所述指定区域在目标预测时刻所述指定能源对应的碳排放量；根据各能源对应的碳排放量，计算所述指定区域在目标预测时刻的预测碳排放量。5.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取指定区域内的资源投入参数；根据所述水泥生产参数、所述使用强度及所述资源投入参数，计算所述指定区域的资源投入量；在预设约束条件下，以所述资源投入量优化为目标，利用优化算法，求解出所述指定区域在所述目标预测时刻的目标碳排放量...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，周文闻，邱剑，黄夏，周凡珂，李绪焜，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：