一种区域碳达峰预测方法和系统、存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种区域碳达峰预测方法和系统、存储介质，步骤如下：收集区域历年的能源历史消费量；通过IPCC系数折算方法计算得到历史碳排放量；通过动态时间归整算法筛选区域碳排放量的主要影响因素；根据区域历史碳排放量和碳排放的主要影响因素，综合运用主成分分析法和STIRPAT模型，构建区域碳排放回归预测模型；选取多种碳排放量的主要影响作为核心要素进行量化生成多种情景模式；将情景模式下对应的影响因子输入碳排放回归预测模型，计算待测区域未来的碳排放量、区域碳达峰峰值和出现时间。本发明专利技术有效解决碳达峰预测过程中的要素时间序列不一致和要素波动变化明显导致识别结果存在很大的偏差的问题，为政府减碳政策制定提供理论基础和技术支持。提供理论基础和技术支持。提供理论基础和技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种区域碳达峰预测方法和系统、存储介质


[0001]本专利技术涉及碳排放预测
领域，具体涉及一种区域碳达峰预测方法和系统、存储介质。

技术介绍

[0002]全球气候变暖是全球乃至人类社会面临的重要挑战之一，深刻影响着人类赖以生存的环境。作为世界的能源消费和碳排放大国，在全球积极应对气候变化的大环境下，我国需要在全球气候治理中体现大国担当，能否在碳减排上做出足够贡献渐趋成为衡量我国是否成为负责任大国的重要标准。表明了我国政府解决温室气体排放问题，坚决走节能减排、低碳可持续发展的道路的决心。我国的经济步伐已经进入“新常态”阶段，导致社会发展面临来自于资源、环境和气候变化的更多压力，作为发展中国家的一员，如何完成自身承诺目标，对于其它发展中国家具有重要的启示作用。
[0003]目前，全国各省市碳达峰、碳中和的相关预测和实现路径的顶层设计已经引起了国内外学者的广泛关注。科学、合理地评估各省市的碳达峰峰值和峰值出现时间，准确识别关键影响因素，可以为地区制定能源结构调整战略、构建低碳产业体系、推动低碳化经济和社会发展提供参考和借鉴，可以在确保本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区域碳达峰预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、收集待测区域历年的能源历史消费量；步骤B、通过IPCC系数折算方法，根据待测区域历年的能源历史消费量计算得到待测区域的历史碳排放量；步骤C、初步选定区域碳排放量的影响因素，基于待测区域的历史碳排放量，通过动态时间归整算法筛选区域碳排放量的主要影响因素；步骤D、根据待测区域历史碳排放量和碳排放量的主要影响因素，综合运用主成分分析法和STIRPAT模型，构建区域碳排放回归预测模型；步骤E、将碳排放量的主要影响因素基于重要程度和不确定性进行排序，按照排序情况选取多种碳排放量的主要影响作为核心要素进行情景矩阵的构建，运用情景分析方法将碳排放量的关键影响因素量化为影响因子带入情景矩阵，生成多种情景模式；步骤F、将情景模式下对应的影响因子输入区域碳排放回归预测模型，计算得到待测区域未来的碳排放量、区域碳达峰峰值和出现时间。2.根据权利要求1所述一种区域碳达峰预测方法，其特征在于，所述步骤A，通过查阅《中国统计年鉴》，收集待测区域历年原油、原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油及天然气的历史消费量。3.根据权利要求1所述一种区域碳达峰预测方法，其特征在于，所述步骤B中，通过IPCC系数折算方法，得到待测区域的历史碳排放量，具体计算公式如下：其中：C
p
为历史碳排放量；P
i
为第i种能源的消费量；E
i
为第i种能源的净发热值；Q
i
为第i种能源的碳排放系数；I为能源类型总数。4.根据权利要求1所述一种区域碳达峰预测方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：步骤C1、运用文献检索方法初步选定人口总数、人均GDP、城市化率、能源强度、产业结构、碳排放强度、绿化面积、能源结构和机动车数量为区域碳排放的影响因素；步骤C2、查阅《中国统计年鉴》，确定区域碳排放影响因素的历年数值；步骤C3、基于区域碳排放影响因素的历年数值，通过利用动态时间归整算法，筛选出人口总数、人均GDP、城市化率、能源强度、碳排放强度及能源结构作为区域碳排放量的主要影响因素。5.根据权利要求4所述一种区域碳达峰预测方法，其特征在于，所述步骤C3中，具体计算过程如下：区域碳排影响因素数值归一化，具体计算公式如(2a)所示：式中：x
i*
为影响因素i的归一化结果；x
i
为影响因素i的历年原始值；x
i,max
为影响因素i的历年最大值；x
i,min
为影响因素i的历年最小值；构建距离矩阵：已知区域的碳排放量时间序列为M＝{m1,m2,
…
,m
t
}，某个影响因素的时间序列为N＝{n1,n2,
…
,n
r
}，t和r分别为两个时间序列的元素数量，所有的弯曲路径组成路
径空间的距离矩阵E；其中：d(m
i
,n
j
)为两个序列中各元素的对应关系，用欧氏距离表示，具体形式如下：E
ij
＝d(m
i
,n
j
)＝(m
i
‑
n
j
)2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2c)计算弯曲路径：根据计算规则，所选路径必须是从左下角出发，结束于右上角；弯曲路径必须是连续的，不能跨中间点匹配，只能和相邻的元素对齐；且所有的点必须按照时间的序列单调进行匹配；P＝{p1,p2,
…
,p
s
,
…
,p
l
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2d)p
s
＝(i,j)＝E
ij
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2e)其中：P为弯曲路径；s为动态弯曲路径上第s个点的坐标；l为路径中元素的数量；确定最佳路径：从众多弯曲路径中选定路径上各个元素之间的距离之和最小时对应的路径为最佳路径，即动态时间弯曲距离(DTW)，计算公式如下：确定主要影响因素：在分别计算得到所有影响因素和区域碳排放量的最佳路径的基础上，根据距离由近及远进行排序，筛选和确定主要影响因素，即区域人口总数、人均GDP、城市化率、能源强度、碳排放强度和能源结构。6.根据权利要求1所述一种区域碳达峰预测方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：步骤D1：基于STIRPAT模型，在计算得到碳排放量的主要影响因素和区域碳排放量的对数值的基础上，对碳排放量的主要影响因素的对数值x
ij
进行标准化处理，生成标准化矩阵Z
ij
，转换过程如(3a)和(3b)所示：过程如(3a)和(3b)所示：其中：Z
ij
为标准化矩阵；和s
j
分别为第j个指标的样本均值和样本标准差；i为统计年限；n为统计年限总数；j为碳排放量影响因素类型；p为碳排放量影响因素的总量；步骤D2：基于步骤D1得到的标准化矩阵Z
ij
，生成相关系数矩阵R，计算公式如(3c)所示：步骤D3：根据前述获得的相关系数矩阵R，首先运用矩阵的特征多项式求解方法，求解方程(3d)得到p个特征根λ

【专利技术属性】
技术研发人员：徐骁，徐承美，饶尧，张天鹏，刘政，肖申，程元，王剑，宋河，黄津明，顾天存，孙志成，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司，
类型：发明
国别省市：