一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法技术

本发明专利技术提供一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，包括如下步骤：步骤一：获取火电厂申报碳排放量以及获得的配额碳排放量；步骤二：获取火电厂实时碳排放量，并根据实时碳排放量对火电厂未来碳排放量进行预测；步骤三：对获取的实时碳排放量内随机选取多个时间段的碳排放量，并通过多个时间段内碳排放量对火电厂未来碳排放量进行预测，且与步骤二内实时碳排放量预测的碳排放量进行对比检验；步骤四：根据预测的碳排放量与配额碳排放量进行差值，得到补偿碳排放量，并对补偿碳排放量进行分配补偿；本发明专利技术可以便捷准确的对火电厂未来一段时间内碳排放量进行预测，并保证了预测的准确度，降低了成本。降低了成本。降低了成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法


[0001]本专利技术涉及碳排放
，具体为一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法。

技术介绍

[0002]碳排放是指温室气体排放，会造成温室效应，使全球气温上升。地球在吸收太阳辐射的同时，本身也向外层空间辐射热量，其热辐射以3～30um的长波红外线为主。当这样的长波辐射进入大气层时，易被某些分子量较大、极性较强的气体分子所吸收。由于红外线的能量较低，不足以导致分子键能的断裂，因此气体分子吸收红外线辐射后没有化学反应发生，而只是阻挡热量自地球向外逃逸，相当于地球和外层空间的一个绝热层，即“温室”的作用。大气中某些微量组分对地球长波辐射吸收作用使近地面热量得以保持，从而导致全球气温升高的现象被称为温室效应。
[0003]随着全球气候变暖，二氧化碳等温室气体排放已经引起人们的广泛关注；能源消耗和碳排放问题已经成为火电厂发展的重要制约因素，减少碳排放是重点发力方向，实现对碳排放的准确计量和全面监测则是减少碳排放的首要任务。能源供给侧虽然是碳排放产生的重点领域，但其生产服务于消费，能源消费侧直接或间接的从能源供给侧的高耗能和高排放中获得经济与环境收益。基于此，为了平衡碳排放的供给侧责任和消费侧责任，避免因碳排放责任转移导致的不公平问题，应该加强能源消费侧碳排放准确计量和全面监测，为“双碳”目标提供可信数据支撑。
[0004]现有的火电厂碳排放核算报告的编制模式一般是将现有的排放数据收集汇总，然后进行碳排放核算，最终得到碳排放量，进行碳排放报告。但是现有的火电厂碳排放核算系统中都是针对单个行业火电厂的核算系统或方法，目前，市场上关于火电厂碳排放核算的系统或方法存在种类数量较多，核算结果参差不齐，有需求的火电厂存在不知道如何选择，并且，目前的核算系统或方法功能较为单一，仅仅提供碳核算的需求，而在互联网多元化的今天，碳核算的意义已经远远不止仅进行单一的计算效果，在核算的同时，能够对碳排放进行预警以及进行未来一段时间的趋势预测，以及能够进行碳交易，通过信息化手段对碳排放进行管理，并实现最低成本履约，也是目前急需的。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，可以便捷准确的对火电厂未来一段时间内碳排放量进行预测，并保证了预测的准确度，降低了成本。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一：获取火电厂申报碳排放量以及获得的配额碳排放量；
[0008]步骤二：获取火电厂实时碳排放量，并根据实时碳排放量对火电厂未来碳排放量
进行预测；
[0009]步骤三：对获取的实时碳排放量内随机选取多个时间段的碳排放量，并通过多个时间段内碳排放量对火电厂未来碳排放量进行预测，且与步骤二内实时碳排放量预测的碳排放量进行对比检验；
[0010]步骤四：根据预测的碳排放量与配额碳排放量进行差值，得到补偿碳排放量，并对所述补偿碳排放量进行分配补偿。
[0011]优选的，所述步骤二中采集所述实时碳排放量的采集装置包括浓度监测设备、烟气流量监测设备、取样设备、数据采集和控制系统、自动数据采集和处理系统。
[0012]优选的，所述实时碳排放量的检测步骤如下：
[0013]第一步：通过粗范围检验的方法对火电厂产生的净烟气中二氧化碳含量进行检测；
[0014]第二步：计算二氧化碳浓度，其中二氧化碳浓度计算公式为：
[0015][0016]式中：X
‑
二氧化碳换算值(mg/Nm3)；C
‑
二氧化碳浓度测量值(ppm)；M
‑
二氧化碳的分子质量；T
‑
净烟气温度(℃)；P
‑
净烟气压力(P
a
)；
[0017]第三步：计算碳排放量，碳排放量计算公式如下：
[0018][0019]式中：Mc
‑
时间T内二氧化碳累计排放量(t)；X
‑
二氧化碳换算值(mg/Nm3)；F
‑
净烟气流量(Nm3/h)。
[0020]优选的，所述配额碳排放量的计算公式如下：
[0021][0022]式中：AE
tg
‑
统计时段t内机组碳排放目标限值(t)；AE
ly
‑
上一年机组碳排放量(t)；G
ly
‑
上一年机组发电量(MWh)；G
t
‑
统计时段t内机组计划电值(MWh)；0.95
‑
免费配额比例为95％。
[0023]优选的，所述实时碳排放量多个时间段内碳排放量对火电厂未来碳排放量进行预测的步骤如下：
[0024](1)将获取碳排放量的实时时间段分为N个时间长度相同的小时间段(N1、N2、N3…
N
n
)，并随机抽取a个小时间段(N
a1
、N
a2
、N
a3
…
N
an
)；
[0025](2)分别对抽取的每个小时间段内的碳排放量进行实时碳排放量检测计算得到实时碳排放量(M
c1
、M
c2
、M
c3
…
M
cn
)；
[0026](3)通过如下公式预存未来N
x
内碳排放量M
cx
：
[0027][0028]优选的，所述预测的碳排放量与配额碳排放量进行差值结果大于0时，将多出的配额排放量进行出售交易；当预测的碳排放量与配额碳排放量进行差值结果于于0时，购买缺少的配额碳排放量，对所述补偿碳排放量进行分配补偿。
[0029]本专利技术的有益效果：通过获取火电厂实时碳排放量，并通过实时碳排放量对火电厂未来谈排放量进行预测，再在将获取实时碳排放量的时间段相同大小的分为n个小时间段，再在小时间段内随机抽取a个小时间段，再获取a个小时间段内对应碳排放量，从而便于与实时碳排放量进行对比验证，从而便于提高预测的准确率，从而便于在配额碳排放量较少时通过购买碳排放量补充，配额碳排放量过多时，通过将过多的碳排放量进行售卖，以便于回收一定的成本，从而降低了成本，可以便捷准确的对火电厂未来一段时间内碳排放量进行预测，并保证了预测的准确度。
附图说明
[0030]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制，在附图中：
[0031]图1为本专利技术提出的基于电力大数据的碳排放监控与测算方法简易结构示意图。
具体实施方式
[0032]为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例和附图，进一步阐述本专利技术，但下述实施例仅为本专利技术的优选实施例，并非全本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取火电厂申报碳排放量以及获得的配额碳排放量；步骤二：获取火电厂实时碳排放量，并根据实时碳排放量对火电厂未来碳排放量进行预测；步骤三：对获取的实时碳排放量内随机选取多个时间段的碳排放量，并通过多个时间段内碳排放量对火电厂未来碳排放量进行预测，且与步骤二内实时碳排放量预测的碳排放量进行对比检验；步骤四：根据预测的碳排放量与配额碳排放量进行差值，得到补偿碳排放量，并对所述补偿碳排放量进行分配补偿。2.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，其特征在于：所述步骤二中采集所述实时碳排放量的采集装置包括浓度监测设备、烟气流量监测设备、取样设备、数据采集和控制系统、自动数据采集和处理系统。3.根据权利要求2所述的一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，其特征在于：所述实时碳排放量的检测步骤如下：第一步：通过粗范围检验的方法对火电厂产生的净烟气中二氧化碳含量进行检测；第二步：计算二氧化碳浓度，其中二氧化碳浓度计算公式为：式中：X
‑
二氧化碳换算值(mg/Nm3)；C
‑
二氧化碳浓度测量值(ppm)；M
‑
二氧化碳的分子质量；T
‑
净烟气温度(℃)；P
‑
净烟气压力(P
a
)；第三步：计算碳排放量，碳排放量计算公式如下：式中：Mc
‑
时间T内二氧化碳累计排放量(t)；X
‑
二氧化碳换算值(mg/Nm3)；F
‑
净烟气流量(Nm3/h)。4.根据权利要求3所述的一种基于电力大数据的碳排放监控与测算方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东华，
申请(专利权)人：合肥中能电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：