一种基于碳达峰的数据处理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于碳达峰的数据处理系统，涉及碳排放数据处理技术领域，解决了对碳排放量的数据分析存在缺陷的技术问题技术问题；二氧化碳信息收集端对不同的排放源的二氧化碳排放值进行收集，将所收集的数据先经过数据整理端对数据进行整理，再由数据整理端将数据传输至碳排放数据处理端，碳排放数据处理端通过数据处理得到单位时间内二氧化碳排放量的变化值和排放源数量的变化值，并通过图像处理分析得到关于Ki和Pi(i+1)之间的影响因子α，通过修正影响因子α的数值，来达到降低二氧化碳排放量的变化值Ki的效果，数据预测端根据碳排放数据处理端处理的数据信息，对二氧化碳排放量的值进行预测。碳排放量的值进行预测。碳排放量的值进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于碳达峰的数据处理系统


[0001]本专利技术属于碳排放数据处理
，具体是一种基于碳达峰的数据处理系统。

技术介绍

[0003]目前，我国对于碳核查体系不够完善，对于碳达峰缺乏清晰的认知，缺乏系统的、长远性的碳达峰数据分析，现有的数据处理系统并不能很好的对碳排放量数据进行分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于碳达峰的数据处理系统，用于解决现有技术中对碳排放量的数据分析存在缺陷的技术问题。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种基于碳达峰的数据处理系统，包括：
[0006]二氧化碳信息收集端，用于获取单位时间内二氧化碳的排放量的值和排放源的数量值，二氧化碳信息收集端将获取的数据传输至数据整理端；
[0007]数据整理端，用于接收二氧化碳信息收集端传输的数据，并将所获得的二氧化碳数据按不同的排放源进行分类整理，数据整理端将整理完成的数据传输至碳排放数据处理端；
[0008]碳排放数据处理端，用于对数据整理端上传的数据通过数据处理得到单位时间内二氧化碳排放量的变化值Ki和排放源数量的变化值Pi(i+1)，并通过图像处理分析得到关于Ki和Pi(i+1)之间的影响因子α，碳排放数据处理端将所获得的分析数据传输至数据预测端个数据信息反馈端；
[0009]数据预测端，用于对碳排放数据处理端分析的数据对二氧化碳排放量的值通过分析得到变化因子β，从而建立二氧化碳排放量Ci关于二氧化碳排放源数量Pi的数学模型来对Ci的值进行预测，数据预测端将预测结果传送至数据信息反馈端；
[0010]数据信息反馈端，用于对碳排放数据处理端和数据预测端传输的数据进行实时反馈。
[0011]作为本专利技术进一步方案，所述碳排放数据处理端对数据处理的具体方法为：
[0012]步骤一：将某个排放源每隔T时间段内排放的二氧化碳的量标记为C1、C2、
……
、Ci，排放源的量标记为P1、P2、
……
、Pi，其中Pi值与Ci值对应；
[0013]步骤二：根据所获取的数据，对二氧化碳排放量的值由低到高划分区间并将区间标记为Q1、Q2、
……
、Qn，将所获取的二氧化碳的排放量的值与区间对应，从而得到二氧化碳排放量数据的分布情况；
[0014]步骤三：由公式得到单位时间内二氧化碳排放量的变化值Ki，Ki＞0时，表示二氧化碳排放量处于增长状态，Ki＜0时，表示二氧化碳排放量处于增长状态，
Ki绝对值大小表示单位时间内二氧化碳排放量增长的快慢；
[0015]步骤四：将二氧化碳排放源数量Pi进行处理，由Pi(i+1)＝P(i+1)
‑
Pi获得单位时间内排放源数量的变化值Pi(i+1)；
[0016]步骤五：将二氧化碳排放量的变化值Ki与单位时间内排放源数量的变化值Pi(i+1)对应，根据Ki值与Pi(i+1)绘制二维图像，从而观测到二氧化碳排放量的变化值Ki与单位时间内排放源数量的变化值Pi(i+1)的对应关系；
[0017]步骤六：将二氧化碳排放量的变化值Ki与单位时间内排放源数量的变化值Pi(i+1)的图像关系进行拟合，从而得到关于Ki和Pi(i+1)之间的影响因子α，通过修正影响因子α的数值，来达到降低二氧化碳排放量的变化值Ki的效果。
[0018]作为本专利技术进一步方案，所述数据预测端工作的具体方式为：
[0019]S1：将获得的排放源的数量值Pi建立数学模型来预测排放源数量值的变化值，从而得到排放源的数量值Pi关于时间Ti的关系Pi＝log
β
Ti，其中β为排放源数量值的变化因子；
[0020]S2：根据上述获得的数据参数，从而得到二氧化碳排放量Ci关于二氧化碳排放源数量Pi的数学模型，其中
[0021]S3：根据S2获得的数据模型，来预测未来时间段的二氧化碳排放量的值，数据预测端将预测结果传送至数据信息反馈端。
[0022]作为本专利技术进一步方案，所述不同的排放源指动植物呼吸、石化燃料的燃烧或煤炭、石油的燃烧等。
[0023]作为本专利技术进一步方案，所述数据信息反馈端反馈的信息有二氧化碳排放量数据的分布情况、二氧化碳排放量的变化值Ki和Ki值与Pi(i+1)值关系图像以及关于影响因子α的数值
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过二氧化碳信息收集端、数据整理端、碳排放数据处理端对碳排放量以及排放源样本数据进行收集处理，得到二氧化碳排放量的变化值与排放源数量变化之间的影响因子，通过修正影响因子α的数值，来达到降低二氧化碳排放量的变化值Ki的效果，数据预测端根据碳排放数据处理端的得到的信息，对二氧化碳排放量的值进行预测，能够及时有效的反馈碳排放的情况，根据数据信息反馈端反馈的信息，对二氧化碳排放采取相应的管理措施，并根据对应措施所带来的反馈信息，对相应的排放源采取最佳管理措施。
附图说明
[0025]图1为本专利技术系统框架原理图。
具体实施方式
[0026]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]请参阅图1，本申请提供了一种基于碳达峰的数据处理系统，包括二氧化碳信息收集端、数据整理端、碳排放数据处理端、碳排放量预测端、数据信息反馈端；
[0028]二氧化碳信息收集端，用于获取单位时间内二氧化碳的排放量的值和排放源的数量值，所述单位时间指每隔T时间内获取二氧化碳的排放量，排放源的数量值指单位时间内能产生二氧化碳的样本的数量值，二氧化碳信息收集端将获取的数据传输至数据整理端；
[0029]数据整理端，用于接收二氧化碳信息收集端传输的数据，并将所获得的二氧化碳数据按不同的排放源进行分类整理，不同的排放源指动植物呼吸、石化燃料的燃烧或煤炭、石油的燃烧等，数据整理端将整理好的数据传输至碳排放数据处理端；
[0030]碳排放数据处理端，用于对数据整理端上传的数据进行处理分析，以某一大类排放源为例，数处理端对数据处理的方式为：
[0031]步骤一：将某个排放源每隔T时间段内排放的二氧化碳的量标记为C1、C2、
……
、Ci，排放源的量标记为P1、P2、
……
、Pi，其中Pi值与Ci值对应；
[0032]步骤二：根据所获取的数据，对二氧化碳排放量的值由低到高划分区间并将区间标记为Q1、Q2、
……
、Qn，将所获取的二氧化碳的排放量的值与区间对应，从而得到二氧化碳排放量数据的分布情况；
[0033]步骤三：由公式得到单位时间内二氧化碳排放量的变化值Ki，Ki＞0时，表示二氧化碳排放量处于增长状态，Ki＜0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于，包括：二氧化碳信息收集端，用于获取单位时间内二氧化碳的排放量的值和排放源的数量值，二氧化碳信息收集端将获取的数据传输至数据整理端；数据整理端，用于接收二氧化碳信息收集端传输的数据，并将所获得的二氧化碳数据按不同的排放源进行分类整理，数据整理端将整理完成的数据传输至碳排放数据处理端；碳排放数据处理端，用于对数据整理端上传的数据通过数据处理得到单位时间内二氧化碳排放量的变化值Ki和排放源数量的变化值Pi(i+1)，并通过图像处理分析得到关于Ki和Pi(i+1)之间的影响因子α，碳排放数据处理端将所获得的分析数据传输至数据预测端个数据信息反馈端；数据预测端，用于对碳排放数据处理端分析的数据对二氧化碳排放量的值通过分析得到变化因子β，从而建立二氧化碳排放量Ci关于二氧化碳排放源数量Pi的数学模型来对Ci的值进行预测，数据预测端将预测结果传送至数据信息反馈端；数据信息反馈端，用于对碳排放数据处理端和数据预测端传输的数据进行实时反馈。2.根据权利要求1所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于，所述碳排放数据处理端对数据处理的具体方法为：步骤一：将某个排放源每隔T时间段内排放的二氧化碳的量标记为C1、C2、
……
、Ci，排放源的量标记为P1、P2、
……
、Pi，其中Pi值与Ci值对应；步骤二：根据所获取的数据，对二氧化碳排放量的值由低到高划分区间并将区间标记为Q1、Q2、
……
、Qn，将所获取的二氧化碳的排放量的值与区间对应，从而得到二氧化碳排放量数据的分布情况；步骤三：由公式得到单位时间内二氧化碳排放量的变化值Ki，Ki＞0时，表示二氧化碳排放量处于增长状态，Ki＜0时，表示二氧化碳排放量处...

【专利技术属性】
技术研发人员：张燕，王玉峰，李建华，
申请(专利权)人：张燕，
类型：发明
国别省市：