一种基于电力数据的区域碳排放计算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及碳排放测算技术领域，具体提供了一种基于电力数据的区域碳排放计算方法及装置，包括：利用计算模型计算待分析地区的年度能源消耗量数据和各行业年度产品产量数据；基于待分析地区的月度用电量数据、年度能源消耗量数据和各行业年度产品产量数据确定待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据；基于待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据确定待分析地区的月度碳排放。本发明专利技术提供的技术方案，建立了电力数据与能源活动、工业生产过程之间的关联关系，通过“以电算能(产量)、以能(产量)算碳”模型框架开展分地区、分行业开展月度碳排放量的计算，具备理论和实践的可行性。具备理论和实践的可行性。具备理论和实践的可行性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电力数据的区域碳排放计算方法及装置


[0001]本专利技术涉及碳排放测算
，具体涉及一种基于电力数据的区域碳排放计算方法及装置。

技术介绍

[0002]目前碳排放核算主要依靠能源消耗量和主要化石能源的碳排放因子，因源端数据存在颗粒度不够细、缺乏实时性、精准度有限、维度单一等问题，还欠缺与信息技术紧密结合，导致核算结果难以满足测算需求。
[0003]碳排放测算方法可分为两类，一类是计算法，另一类是实测法。计算法不直接监测或计量二氧化碳，而是通过排放活动数据或物质平衡关系间接计算出二氧化碳排放量，分为排放因子法和物料平衡法两种方法。其中，物料平衡法以物质守恒和转化定律为基础，对其化学反应过程进行物料平衡计算的方法，由输入碳含量减去产品和废物中含有的碳得到实际排放量，用于企业碳排放核算，优势在于针对单体设备，计算更加准确，劣势为应用范围有限，受限于质量、密度等计量设备的准确性。排放因子法依照碳排放清单，针对每一种排放源构造其活动数据与排放因子，以活动数据和排放因子的乘积作为碳排放量，应用于国家、区域、行业等不同维度对象的碳排放核算，其优势在于应用范围广，成本低，劣势为依赖大量统计数据，时效性、分辨率等不高。实测法是通过测量仪器直接针对二氧化碳的浓度、流量等进行实时监测，包括宏观层面的卫星监测和微观层面的烟气排放连续监测。其中，卫星监测法适用于宏观区域大气的二氧化碳浓度监测，优势在于监测范围广，劣势是只能监测碳浓度状态，不能直接监测碳排放量；烟气排放连续监测法主要应用于企业的排放源设施(排口)，优势在于计量准确性高、计量实时性强，缺点是投资、运维成本高。
[0004]目前碳排放核算主要依靠能源消耗量和主要化石能源的碳排放因子，因源端数据存在颗粒度不够细、缺乏实时性、精准度有限、维度单一等问题，还欠缺与信息技术紧密结合，导致核算结果难以满足测算需求。

技术实现思路

[0005]为了克服上述缺陷，本专利技术提出了一种基于电力数据的区域碳排放计算方法及装置。
[0006]第一方面，提供一种基于电力数据的区域碳排放计算方法，所述基于电力数据的区域碳排放计算方法包括：
[0007]将待分析地区的年度用电量数据和年度第一补充变量作为预先构建的第一以电算能模型的输入，得到所述预先构建的第一以电算能模型输出的待分析地区的年度能源消耗量数据；
[0008]将各行业年度用电量数据和年度第二补充变量作为各行业对应的预先构建的第二以电算能模型的输入，得到所述各行业对应的预先构建的第二以电算能模型输出的待分析地区的各行业年度产品产量数据；
[0009]基于待分析地区的月度用电量数据、年度能源消耗量数据和各行业年度产品产量数据确定待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据；
[0010]基于待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据确定待分析地区的月度碳排放。
[0011]优选的，所述第一补充变量包括下述中的至少一种：地区GDP、清洁能源占比；
[0012]所述第二补充变量包括下述中的至少一种：行业生产指数、行业供给指数。
[0013]优选的，所述预先构建的第一以电算能模型的获取过程包括：
[0014]利用待分析地区的历史年度用电量数据、历史年度第一补充变量和历史年度能源消耗量数据构建训练样本数据；
[0015]利用所述训练样本数据对初始自回归分布滞后模型进行训练，得到所述预先构建的第一以电算能模型。
[0016]优选的，所述各行业对应的预先构建的第二以电算能模型的获取过程包括：
[0017]利用待分析地区各行业的历史年度用电量数据、历史年度第二补充变量和各行业的历史年度产品产量数据构建训练样本数据；
[0018]利用所述训练样本数据对初始自回归分布滞后模型进行训练，得到所述各行业对应的预先构建的第二以电算能模型。
[0019]优选的，所述预先构建的第一以电算能模型或各行业对应的预先构建的第二以电算能模型的数学模型如下：
[0020][0021]上式中，Y为待分析地区的年度能源消耗量或各行业年度产品产量，a0为基础影响因素，Y
t
‑
j
为t
‑
j年份待分析地区的年度能源消耗量或各行业年度产品产量，φ
t
‑
j
为t
‑
j年份待分析地区的年度能源消耗量影响程度系数或各行业年度产品产量影响程度系数，J为待分析地区的年度能源消耗量影响因素数据滞后阶数或各行业年度产品产量影响因素数据滞后阶数，u
t
为t年份的随机偏差，β
t
‑
p
为t
‑
p年份待分析地区的年度用电量数据影响程度系数或各行业年度用电量数据影响程度系数，f
t
‑
p
为t
‑
p年份待分析地区的年度用电量数据或各行业年度用电量数据，P为待分析地区的年度用电量数据滞后阶数或各行业年度用电量数据滞后阶数，γ
t
‑
q
为t
‑
q年份待分析地区的年度第一补充变量影响程度系数或年度第二补充变量影响程度系数，g
t
‑
q
为t
‑
q年份待分析地区的年度第一补充变量或年度第二补充变量，Q为t
‑
q年份待分析地区的年度第一补充变量滞后阶数或年度第二补充变量滞后阶数，t为当前年份。
[0022]优选的，所述基于待分析地区的月度用电量数据、年度能源消耗量数据和各行业年度产品产量数据确定待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据，包括：
[0023]将待分析地区的月度用电量数据和年度能源消耗量数据代入预先构建的月度拆分模型并求解，得到待分析地区的月度能源消耗量数据；
[0024]将待分析地区的各行业月度用电量数据和各行业年度产品产量数据代入预先构建的月度拆分模型并求解，得到待分析地区各行业月度产品产量数据。
[0025]进一步的，所述月度拆分模型的数学模型如下：
[0026]y＝arg min{(x
‑
y)
T A(x
‑
y)}
[0027][0028]上式中，y为待分析地区12个月的能源消耗量向量或各行业月度产品产量向量，x为待分析地区12个月的月度用电量数据向量或各行业月度用电量数据向量，y
m
为待分析地区m月的能源消耗量或各行业月度产品产量，A为预设二次型矩阵，T为转置符号，s.t.表示约束条件，Y为待分析地区的年度能源消耗量或各行业年度产品产量。
[0029]优选的，所述待分析地区的月度碳排放的计算式如下：
[0030][0031]上式中，C
m
为待分析地区m月的碳排放，a
m
为待分析地区m月的能源消耗量，b
m,i
为待分析地区第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电力数据的区域碳排放计算方法，其特征在于，所述方法包括：将待分析地区的年度用电量数据和年度第一补充变量作为预先构建的第一以电算能模型的输入，得到所述预先构建的第一以电算能模型输出的待分析地区的年度能源消耗量数据；将各行业年度用电量数据和年度第二补充变量作为各行业对应的预先构建的第二以电算能模型的输入，得到所述各行业对应的预先构建的第二以电算能模型输出的待分析地区的各行业年度产品产量数据；基于待分析地区的月度用电量数据、年度能源消耗量数据和各行业年度产品产量数据确定待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据；基于待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据确定待分析地区的月度碳排放。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一补充变量包括下述中的至少一种：地区GDP、清洁能源占比；所述第二补充变量包括：行业生产指数、行业供给指数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的第一以电算能模型的获取过程包括：利用待分析地区的历史年度用电量数据、历史年度第一补充变量和历史年度能源消耗量数据构建训练样本数据；利用所述训练样本数据对初始自回归分布滞后模型进行训练，得到所述预先构建的第一以电算能模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各行业对应的预先构建的第二以电算能模型的获取过程包括：利用待分析地区各行业的历史年度用电量数据、历史年度第二补充变量和各行业的历史年度产品产量数据构建训练样本数据；利用所述训练样本数据对初始自回归分布滞后模型进行训练，得到所述各行业对应的预先构建的第二以电算能模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的第一以电算能模型或各行业对应的预先构建的第二以电算能模型的数学模型如下：上式中，Y为待分析地区的年度能源消耗量或各行业年度产品产量，a0为基础影响因素，Y
t
‑
j
为t
‑
j年份待分析地区的年度能源消耗量或各行业年度产品产量，φ
t
‑
j
为t
‑
j年份待分析地区的年度能源消耗量影响程度系数或各行业年度产品产量影响程度系数，J为待分析地区的年度能源消耗量影响因素数据滞后阶数或各行业年度产品产量影响因素数据滞后阶数，u
t
为t年份的随机偏差，β
t
‑
p
为t
‑
p年份待分析地区的年度用电量数据影响程度系数或各行业年度用电量数据影响程度系数，f
t
‑
p
为t
‑
p年份待分析地区的年度用电量数据或各行业年度用电量数据，P为待分析地区的年度用电量数据滞后阶数或各行业年度用电量数据滞后阶数，γ
t
‑
q
为t
‑
q年份待分析地区的年度第一补充变量影响程度系数或年度第二补充
变量影响程度系数，g
t
‑
q
为t
‑
q年份待分析地区的年度第一补充变量或年度第二补充变量，Q为t
‑
q年份待分析地区的年度第一补充变量滞后阶数或年度第二补充变量滞后阶数，t为当前年份。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待分析地区的月度用电量数据、年度能源消耗量数据和各行业年度产品产量数据确定待分析地区的月度能源消耗量数据和各行业月度产品产量数据，包括：将待分析地区的月度用电量数据和年度能源消耗量数据代入预先构建的月度拆分模型并求解，得到待分析地区的月度能源消耗量数据；将待分析地区的各行业月度用电量数据和各行业年度产品产量数据代入预先构建的月度拆分模型并求解，得到待分析地区各行业月度产品产量数据。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述月度拆分模型的数学模型如下：y＝arg min{(x
‑
y)
T
A(x
‑
y)}上式中，y为待分析地区12个月的能源消耗量向量或各行业月度产品产量向量，x为待分析地区12个月的月度用电量数据向量或各行业月度用电量数据向量，y
m
为待分析地区m月的能源消耗量或各行业月度产品产量，A为预设二次型矩阵，T为转置符号，s.t.表示约束条件，Y为待分析地区的年度能源消耗量或各行业年度产品产量。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待分析地区的月度碳排放的计算式如下：上式中，Cm为待分析地区m月的碳排放，am为待分析地区m月的能源消耗量，bm,i为待分析地区第i类行业m月的产品产量，I为待分析地区的行业类别数，cm为待分析地区m月的调入调出碳排放量，a
′
为能源消耗对应的碳排放因子，bi
′
为第i个行业的产品产量对应的碳排放因子。9.一种基于电力数据的区域碳排放计算装置，其特征在于，所述装置包括：第一分析模块，用于将待分析地区的年度用电量数据和年度第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴杏平，樊涛，慕群，周春雷，苑帅，史昕，袁启恒，陈翔，李燕溪，宋金伟，江鹏，张贻红，
申请(专利权)人：国家电网有限公司大数据中心，
类型：发明
国别省市：