本发明专利技术提供一种广域碳排放实时监测方法及系统，所述广域碳排放实时监测方法包括：包括：于各监测区域配置碳排放监测设备，监测各监测区域内的碳排放数据；通过一实时碳数据云端平台，实时从各监测区域内的碳排放监测设备获取碳排放数据；通过所述实时碳数据云端平台对所述碳排放数据进行异常分析，定位异常的监测区域。本发明专利技术以厂区边缘节点实时监测数据为基础，结合云端多源(气象、图像监控等)辅助数据，构建广域碳排放实时监测系统，一方面可实时更新各监测厂域的碳排放信息，能够及时感知异常信息，可对对应节点快速定位排查，另一方面也能够接入其他相关数据(如气象等信息)，对收集的碳排放数据进行多角度验证，提高碳排放数据可信度。数据可信度。数据可信度。
【技术实现步骤摘要】
广域碳排放实时监测方法及系统
[0001]本专利技术涉及大数据
，特别是涉及大数据监测分析
，具体为一种广域碳排放实时监测方法及系统。
技术介绍
[0002]由于人类活动或者自然形成的温室气体，如：水汽(H2O)、氟利昂、二氧化碳(CO2)、氧化亚氮(N2O)、甲烷(CH4)、臭氧(O3)、氢氟碳化物、全氟碳化物、六氟化硫等的排放。温室气体排放来源多为世界重工业发展产生、汽车尾气等，温室气体一旦超出大气标准，便会造成温室效应，使全球气温上升，威胁人类生存。因此，控制温室气体排放已成为全人类面临的一个主要问题。
[0003]当前的碳排放实时监测系统，通常只是安装在厂域范围，只是针对本厂的设备工作和碳排放进行收集，因为碳排放指标参数受多种因素影响，单纯厂域指标难以实时精确的反应真实碳排放情况，并且难以进行动态的广域碳核查工作。
技术实现思路
[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种广域碳排放实时监测方法及系统，用于解决现有技术中对碳排放难以有效动态监测的技术问题。
[0005]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种广域碳排放实时监测方法，包括：于各监测区域配置碳排放监测设备，监测各监测区域内的碳排放数据；通过一实时碳数据云端平台，实时从各监测区域内的碳排放监测设备获取碳排放数据；通过所述实时碳数据云端平台对所述碳排放数据进行异常分析，定位异常的监测区域。
[0006]于本专利技术的一实施例中，还包括：实时碳数据云端平台获取各监测区域的验证数据；基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证。
[0007]于本专利技术的一实施例中，所述验证数据包括监测区域图像数据；所述基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证包括：获取监测区域图像数据；基于所述监测区域图像数据中的排烟情况对所述碳排放数据的可信度进行验证。
[0008]于本专利技术的一实施例中，所述验证数据包括监测区域气象数据；所述基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证包括：获取监测区域气象数据；基于所述监测区域气象数据中确定所述监测区域的空气质量情况；基于所述监测区域的空气质量情况对所述碳排放数据的可信度进行验证。
[0009]于本专利技术的一实施例中，所述对所述碳排放数据进行异常分析，定位异常的监测区域包括：将所述碳排放数据与预设排放指标标准对比，判断所述碳排放数据是否异常：若是，则确认所述碳排放数据存在异常，并基于该所述碳排放数据定位异常的监测区域；
[0010]否若，则基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证，判断所述碳排放数据是否通过验证，若通过验证，则确认所述碳排放数据正常，若未通过验证，则确认所述碳排放数据存在异常，并基于该所述碳排放数据定位异常的监测区域。
[0011]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供一种广域碳排放实时监测系统，包括：多个碳排放监测设备，配置于各监测区域，并监测各监测区域内的碳排放数据；实时碳数据云端平台，用于实时从各监测区域内的碳排放监测设备获取碳排放数据，并对所述碳排放数据进行异常分析，定位异常的监测区域。
[0012]于本专利技术的一实施例中，所述实时碳数据云端平台包括：可信度验证模块，用于获取各监测区域的验证数据，并基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证。
[0013]于本专利技术的一实施例中，所述验证数据包括监测区域气象数据；所述可信度验证模块用于获取监测区域气象数据，基于所述监测区域气象数据中确定所述监测区域的空气质量情况，并基于所述监测区域的空气质量情况对所述碳排放数据的可信度进行验证。
[0014]于本专利技术的一实施例中，所述验证数据包括监测区域图像数据；所述可信度验证模块用于获取监测区域图像数据，并基于所述监测区域图像数据中的排烟情况对所述碳排放数据的可信度进行验证。
[0015]于本专利技术的一实施例中，所述实时碳数据云端平台包括：对比分析模块，用于将所述碳排放数据与预设排放指标标准对比，判断所述碳排放数据是否异常，并在确认所述碳排放数据存在异常时，基于该所述碳排放数据定位异常的监测区域；所述可信度验证模块在所述对比分析模块确认所述碳排放数据正常时，基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证，判断所述碳排放数据是否通过验证，并在所述碳排放数据未通过验证时，确认所述碳排放数据存在异常，基于该所述碳排放数据定位异常的监测区域。
[0016]如上所述，本专利技术的一种广域碳排放实时监测方法及系统，具有以下有益效果：
[0017]本专利技术以厂区边缘节点实时监测数据为基础，结合云端多源(气象、图像监控等)辅助数据，构建广域碳排放实时监测系统，一方面可实时更新各监测厂域的碳排放信息，能够及时感知异常信息，可对对应节点快速定位排查，另一方面也能够接入其他相关数据(如气象等信息)，对收集的碳排放数据进行多角度验证，提高碳排放数据可信度。
附图说明
[0018]图1显示为本专利技术的广域碳排放实时监测方法的整体流程示意图；
[0019]图2显示为本专利技术的广域碳排放实时监测方法中对碳排放数据的可信度进行验证的流程示意图；
[0020]图3显示为本专利技术的广域碳排放实时监测方法中对碳排放数据的可信度进行验证的一种具体实施过程示意图；
[0021]图4显示为本专利技术的广域碳排放实时监测方法中对碳排放数据的可信度进行验证的另一种具体实施过程示意图；
[0022]图5显示为本专利技术的广域碳排放实时监测方法的具体实施过程示意图；
[0023]图6显示为本专利技术的广域碳排放实时监测系统的原理结构示意图；
[0024]图7显示为本专利技术的广域碳排放实时监测系统中的实时碳数据云端平台的原理示意图。
[0025]元件标号说明
[0026]100
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广域碳排放实时监测系统
[0027]110
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碳排放监测设备
[0028]120
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实时碳数据云端平台
[0029]121
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对比分析模块
[0030]122
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可信度验证模块
[0031]S100～S300
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步骤
[0032]S410～S420
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步骤
[0033]S411～S412
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步骤
[0034]S421～S423
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步骤
[0035]S310～S370
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步骤
具体实施方式
[0036]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种广域碳排放实时监测方法，其特征在于：包括：于各监测区域配置碳排放监测设备，监测各监测区域内的碳排放数据；通过一实时碳数据云端平台，实时从各监测区域内的碳排放监测设备获取碳排放数据；通过所述实时碳数据云端平台对所述碳排放数据进行异常分析，定位异常的监测区域。2.根据权利要求1所述的广域碳排放实时监测方法，其特征在于：还包括：实时碳数据云端平台获取各监测区域的验证数据；基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证。3.根据权利要求2所述的广域碳排放实时监测方法，其特征在于：所述验证数据包括监测区域图像数据；所述基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证包括：获取监测区域图像数据；基于所述监测区域图像数据中的排烟情况对所述碳排放数据的可信度进行验证。4.根据权利要求2所述的广域碳排放实时监测方法，其特征在于：所述验证数据包括监测区域气象数据；所述基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证包括：获取监测区域气象数据；基于所述监测区域气象数据中确定所述监测区域的空气质量情况；基于所述监测区域的空气质量情况对所述碳排放数据的可信度进行验证。5.根据权利要求2所述的广域碳排放实时监测方法，其特征在于：所述对所述碳排放数据进行异常分析，定位异常的监测区域包括：将所述碳排放数据与预设排放指标标准对比，判断所述碳排放数据是否异常：若是，则确认所述碳排放数据存在异常，并基于该所述碳排放数据定位异常的监测区域；否若，则基于所述验证数据对所述碳排放数据的可信度进行验证，判断所述碳排放数据是否通过验证，若通过验证，则确认所述碳排放数据正常，若未通过验证，则确认所述碳排放数据存在异常，并基于该所述碳排放数据定位异常的...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄思源，马延科，
申请(专利权)人：安捷中科北京数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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