一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，包括：双碳数据采集模块、数据库、数据处理模块、碳数据分析模块和碳排放预警模块，通过双碳数据采集模块采集碳排放和碳达峰数据，通过数据库存储采集到的全部数据，通过数据处理模块对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类，在分类后将同类别的数据进行整合处理，通过碳数据分析模块分析整合后的数据并预测企业的碳排放峰值和碳达峰时间，通过碳排放预警模块依据预测结果分析企业的碳中和时耗是否异常并进行预警，帮助企业及时采取减排措施以缩短碳达峰时间，进一步降低了碳中和难度。进一步降低了碳中和难度。进一步降低了碳中和难度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体为一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法。

技术介绍

[0002][0003]部分企业对碳达峰碳中和缺乏清晰的认识，对企业碳达峰碳中和数据进行分析处理能够帮助企业了解自身的碳排放情况，以进一步实行有效的减排措施，现有的数据分析处理方式存在以下问题：首先，现有技术中通过大数据采集并分析碳数据，由于部分企业的碳排放数据差异很大，将对应企业的碳数据加入一并分析，会降低分析结果的准确性；其次，现有技术无法提前预测企业大致的碳达峰时间，导致无法帮助企业及时采取减排措施以缩短碳达峰时间，进一步降低碳中和难度。
[0004]所以，人们需要一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，所述系统包括：双碳数据采集模块、数据库、数据处理模块、碳数据分析模块和碳排放预警模块；
[0007]所述双碳数据采集模块的输出端连接所述数据库的输入端，所述数据库的输出端连接所述数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接所述碳数据分析模块的输入端，所述碳数据分析模块的输出端连接所述碳排放预警模块的输入端；
[0008]所述双碳数据采集模块用于采集碳排放和碳达峰数据，将采集到的全部数据传输到数据库中；
[0009]所述数据库用于存储采集到的全部数据；
[0010]所述数据处理模块用于对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类，在分类后将同类别的数据进行整合处理；
[0011]所述碳数据分析模块用于分析整合后的数据并预测企业的碳排放峰值和碳达峰时间；
[0012]所述碳排放预警模块用于依据预测结果分析企业的碳中和时耗是否异常并进行预警。
[0013]进一步的，所述双碳数据采集模块包括碳达峰数据采集单元和排放峰值采集单元；
[0014]所述碳达峰数据采集单元和排放峰值采集单元的输出端连接所述数据库的输入
端；
[0015]所述碳达峰数据采集单元用于采集不同企业以往每年的碳达峰时间数据；
[0016]所述排放峰值采集单元用于采集企业对应时间的碳排放峰值数据。
[0017]进一步的，所述数据处理模块包括差异分析单元和分类整合处理单元；
[0018]所述差异分析单元的输入端连接所述数据库的输出端，所述差异分析单元的输出端连接所述分类整合处理单元的输入端；
[0019]所述差异分析单元用于分析以往不同企业间的碳达峰时间和碳排放峰值的综合差异度；
[0020]所述分类整合处理单元用于将企业进行分类，分类完成后将属于同类别的企业的碳达峰时间以及碳排放峰值数据进行整合，将整合后的数据传输到所述碳数据分析模块中。
[0021]进一步的，所述碳数据分析模块包括整合数据分析单元、峰值预测单元和碳达峰时间预测单元；
[0022]所述整合数据分析单元的输入端连接所述分类整合处理单元的输出端，所述整合数据分析单元的输出端连接所述峰值预测单元的输入端，所述峰值预测单元的输出端连接所述碳达峰时间预测单元的输入端；
[0023]所述整合数据分析单元用于分析整合后的数据：同类别企业以往每年的碳排放峰值数据以及碳达峰时间数据；
[0024]所述峰值预测单元用于预测企业今年的碳排放峰值；
[0025]所述碳达峰时间预测单元用于依据预测得到的碳排放峰值预测企业今年的碳达峰时间。
[0026]进一步的，所述碳排放预警模块包括预警对象筛选单元和预警信号传输单元；
[0027]所述预警对象筛选单元的输入端连接所述碳达峰时间预测单元的输出端，所述预警对象筛选单元的输出端连接所述预警信号传输单元的输入端；
[0028]所述预警对象筛选单元用于设置碳排放时间阈值，比较预测的碳达峰时间和阈值，筛选出预警对象：碳排放时间晚于时间阈值的企业；
[0029]所述预警信号传输单元用于向筛选出的预警对象传输碳中和时耗异常预警信号，提醒对应企业做好减排措施。
[0030]一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法，包括以下步骤：
[0031]Z1：采集企业以往每年的碳达峰时间数据和碳排放峰值数据；
[0032]Z2：对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类，在分类后将同类别的数据进行整合处理；
[0033]Z3：分析整合后的数据，预测企业今年的碳排放峰值和碳达峰时间；
[0034]Z4：比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间，筛选出预警对象并发送预警信号。
[0035]进一步的，在步骤Z1中：采集到在以往n年中：不同企业在第n年的碳达峰时间集合为T＝{T1，T2，
…
，Tm}，对应企业的碳排放峰值集合为C＝{C1，C2，
…
，Cm}，其中，m表示企业数量；
[0036]在步骤Z2中：将企业随机分为k类，每类企业数量大于1，选择最佳的分类方式：得到在随机一种分类方式中每类企业的碳达峰平均间隔时长集合为t＝{t1，t2，
…
，tk}，平均
碳排放峰值集合为根据下列公式计算按对应分类方式将企业进行分类的适配度Li：
[0037][0038]其中，tj表示随机一类企业的碳达峰平均间隔时长，表示随机一类企业的平均碳排放峰值，通过相同方式计算得到按不同分类方式将企业进行分类的适配度集合为L＝{L1，L2，
…
， Lp}，其中，共有p种分类方式，选择适配度最高的分类方式作为最佳分类方式，按最佳分类方式将企业进行分类，并将同类别的企业数据进行整合处理，在预测企业今年的碳达峰时间前，通过大数据技术预先根据企业以往的碳达峰时间和峰值将企业进行分类，由于有多种分类方式，选择类别间参数偏差最大的方式作为最佳的分类方式，有利于将碳达峰时间较为相近、峰值较为相近的企业划分为同类，提高了分类结果的准确性。
[0039]进一步的，在步骤Z3中：分析整合后的数据：获取到随机一个企业所属类别中所有企业第n年的碳达峰时间集合为T
’
＝{T1
’
，T2
’
，
…
，Tq
’
}，对应企业的碳排放峰值集合为C
’
＝{C1
’
， C2
’
，
…
，Cq
’
}，其中，对应企业所属类别中共有q个企业，获取到对应企业以往n年的碳排放峰值序列为A
(0)
＝{A
(0)
(1)，A
(0)
(2)，
…
，A
(0)
(n)}，构造累加生成序列为A
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，其特征在于：所述系统包括：双碳数据采集模块、数据库、数据处理模块、碳数据分析模块和碳排放预警模块；所述双碳数据采集模块的输出端连接所述数据库的输入端，所述数据库的输出端连接所述数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接所述碳数据分析模块的输入端，所述碳数据分析模块的输出端连接所述碳排放预警模块的输入端；所述双碳数据采集模块用于采集碳排放和碳达峰数据，将采集到的全部数据传输到数据库中；所述数据库用于存储采集到的全部数据；所述数据处理模块用于对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类，在分类后将同类别的数据进行整合处理；所述碳数据分析模块用于分析整合后的数据并预测企业的碳排放峰值和碳达峰时间；所述碳排放预警模块用于依据预测结果分析企业的碳中和时耗是否异常并进行预警。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，其特征在于：所述双碳数据采集模块包括碳达峰数据采集单元和排放峰值采集单元；所述碳达峰数据采集单元和排放峰值采集单元的输出端连接所述数据库的输入端；所述碳达峰数据采集单元用于采集不同企业以往每年的碳达峰时间数据；所述排放峰值采集单元用于采集企业对应时间的碳排放峰值数据。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，其特征在于：所述数据处理模块包括差异分析单元和分类整合处理单元；所述差异分析单元的输入端连接所述数据库的输出端，所述差异分析单元的输出端连接所述分类整合处理单元的输入端；所述差异分析单元用于分析以往不同企业间的碳达峰时间和碳排放峰值的综合差异度；所述分类整合处理单元用于将企业进行分类，分类完成后将属于同类别的企业的碳达峰时间以及碳排放峰值数据进行整合，将整合后的数据传输到所述碳数据分析模块中。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，其特征在于：所述碳数据分析模块包括整合数据分析单元、峰值预测单元和碳达峰时间预测单元；所述整合数据分析单元的输入端连接所述分类整合处理单元的输出端，所述整合数据分析单元的输出端连接所述峰值预测单元的输入端，所述峰值预测单元的输出端连接所述碳达峰时间预测单元的输入端；所述整合数据分析单元用于分析整合后的数据：同类别企业以往每年的碳排放峰值数据以及碳达峰时间数据；所述峰值预测单元用于预测企业今年的碳排放峰值；所述碳达峰时间预测单元用于依据预测得到的碳排放峰值预测企业今年的碳达峰时间。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，其特征在于：所述碳排放预警模块包括预警对象筛选单元和预警信号传输单元；所述预警对象筛选单元的输入端连接所述碳达峰时间预测单元的输出端，所述预警对象筛选单元的输出端连接所述预警信号传输单元的输入端；
所述预警对象筛选单元用于设置碳排放时间阈值，比较预测的碳达峰时间和阈值，筛选出预警对象：碳排放时间晚于时间阈值的企业；所述预警信号传输单元用于向筛选出的预警对象传输碳中和时耗异常预警信号，提醒对应企业做好减排措施。6.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：Z1：采集企业以往每年的碳达峰时间数据和碳排放峰值数据；Z2：对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类，在分类后将同类别的数据进行整合处理；Z3：分析整合后的数据，预测企业今年的碳排放峰值和碳达峰时间；Z4：比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间，筛选出预警对象并发送预警信号。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法，其特征在于：在步骤Z1中：采集到在以往n年中：不同企业在第n年的碳达峰时间集合为T＝{T1，T2，
…
，Tm}，对应企业的碳排放峰值集合为C＝{C1，C2，
…
，Cm}，其中，m表示企业数量；在步骤Z2中：将企业随机分为k类，每类企业数量大于1，选择最佳的分类方式：得到在随机一种分类方式中每类企业的碳达峰平均间隔时长集合为t＝{t1，t2，
…
，tk}，所述碳达峰平均间隔时长指的是获取到同一类别中企业两两之间的碳达峰间隔时长后求得的碳达峰间隔时长平均值，平均碳排放峰值集合为根据下列公式计算按对应分类方式将企业进行分类的适配度Li：其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：籍春蕾，赵兴树，单春生，孔庆瑛，范吉婴，
申请(专利权)人：无锡市低碳研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：