一种碳管理系统上的碳排放统计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种碳管理系统上的碳排放统计方法，步骤是：获取企业采购数据和企业消耗数据并进行碳排放核算；然后获取或设定生产数据参数、运营数据参数，将数据放入到碳排放预测模型中，计算碳排放预测结果，然后将计算结果与企业消耗数据的碳排放核算结果进行校验；使用损失函娄计算损失；计算经验风险，得到风险校验数据；将风险校验数据再回放到碳排放预测模型进行校验。预测模型进行校验。预测模型进行校验。

【技术实现步骤摘要】
一种碳管理系统上的碳排放统计方法


[0001]本专利技术涉及能源管理、信息、环保节能交叉
，具体是一种碳管理系统上的碳排放统计方法。

技术介绍

[0002]目前市场上的碳排放统计方法主要出自国家碳排放核算标准，这些标准为审查机构、咨询公司等，提供了统计企业碳排放数据和形成排放报告的方法。统计流程为：盘查边界设定、基准年设定、温室气体排放源的认定与鉴别、温室气体量化计算、温室气体清单编制。然而，这种统计方法仅适用于人工统计，不适用于计算机标准，容易出现统计遗漏、统计错误、统计重复等问题，不利于企业碳排放统计的数字化转型。
[0003]由于企业所在的行业、生产的产品、运营的活动不同，碳排放核算标准的数量多，统计过程复杂，并且存在大量的特殊情况，需要人为干预，致使标准化程度低、信息化程度低。其次，目前常用历史法对企业碳排放进行统计，但历史法仅统计了企业历年的碳排放数据，未考虑企业实际生产和运营过程对企业碳排放的影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的是提供一种碳管理系统上的碳排放统计方法，以解决上述现有技术的缺陷。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
[0006]一种碳管理系统上的碳排放统计方法，包括如下步骤：
[0007]S1、获取企业采购数据参数，对企业采购数据进行碳排放核算；
[0008]S2、获取企业消耗数据，对企业消耗数据进行碳排放核算；
[0009]S3、获取或设定生产数据参数；
[0010]S4、获取或设定运营数据参数；
[0011]S5、将生产数据参数、运营数据参数和步骤S1的碳排放核算结果放入到碳排放预测模型中，计算碳排放预测结果，所述碳排放预测模型的公式为：
[0012]f(x
pt
，x
mp
，x
mc
，x
n
，x
h
，x
T
，x
w
)
[0013]其中x
pt
为一个生产周期内的产品类型变量；x
mp
为一个生产周期内的生产工艺变量；x
mc
为一个生产周期内的生产计划变量；x
n
为一个生产周期内的人数变量；x
h
为一个生产周期内的工时变量；x
T
为一个生产周期内的温度变量；x
w
为一个生产周期内的天气变量；
[0014]S6、将步骤S5的碳排放预测计算结果与步骤S2的企业消耗数据的碳排放核算结果进行校验，得到校验结果即两者的数据差；
[0015]将校验结果放入到损失函数，计算损失，所述损失函数的公式为：
[0016]L(Y，P(Y|X))＝
‑
logP(Y|x)；
[0017]其中X：预测值的随机变量；Y：真实值的随机变量；
[0018]S7、将步骤S6所得到的计算结果放入到经验风险公式中，计算经验风险，得到风险
校验数据R
emp
(f)；所述经验风险公式为：
[0019][0020]xi为预测值；yi为真实值；
[0021]S8、将风险校验数据再回放到碳排放预测模型进行校验；
[0022]S9、重复上述步骤S5
‑
S8可进入下一轮的校验循环。
[0023]作为对上述技术方案的改进，获取或设定生产数据参数是指当企业具有生产者管理系统时则对接生产管理系统，以获取相应的参数；如果没有，则人工设定生产数据参数。
[0024]作为对上述技术方案的改进，获取或设定运营数据参数是指指当企业具有运营管理系统时则对接运营管理系统以获取相应参数，如果没有，则人工设定运营参数。
[0025]作为对上述技术方案的改进，企业采购数据参数包括外购电力、外购天然气、外购煤炭、外购热水、外购蒸汽；对企业采购数据进行碳排放核算包括计算外购电力碳排放、外购天然气碳排放、外购煤炭碳排放、外购热水碳排放、外购蒸汽碳排放。
[0026]作为对上述技术方案的改进，所述生产数据参数包括产品类型pt、生产工艺参数mp、生产计划mc。
[0027]作为对上述技术方案的改进，运营数据参数包括，人数n、工时h、温度T、天气W。
[0028]与现有技术相比，本专利技术具有的优点和积极效果是：
[0029]本专利技术的碳管理系统对接企业ERP、PMS、MES、EMS、OA等系统，获取企业采购、生产、运营等数据。碳管理平台首先对采购数据进行碳排放核算，例如计算外购电力碳排放、外购天然气碳排放、外购煤炭碳排放、外购热水碳排放、外购蒸汽碳排放等。然后将生产数据和运营数据投入到碳排放预测模型，对采购碳排放数据进行修正并预测出未来企业消耗采购物料时的碳排放数据。在采购物料消耗侧，碳管理平台首先对消耗数据进行碳排放核算，例如计算设备运行碳排放、工艺生产碳排放、热水使用碳排放、环境控制碳排放等。并且将修正后的采购碳排放与消耗碳排放进行比较，判断碳排放核算是否正确，是否出现统计遗漏、统计错误、重复统计等情况。若数据差异较大，将进行人工干预，筛查错误原因。若数据差异在可接受的范围内，差异数据将经过损失函数和经验风险公式对碳排放预测模型进行修正，提高预测准确性。
[0030]具体表现在：1.校验企业碳排放数据的统计是否正确，避免统计遗漏、统计错误、重复统计等问题的发生；2.弥补采购碳排放与消耗碳排放因时空差而产生碳排放数据的差异；3.适应企业实际业务情况，并随着数据量的增加，更加符合企业的真实的生产和经营状况；4.根据企业的实际经营进行碳排放预测，为企业生产计划的制定提供数据支持。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1为本专利技术中数据的获取流程图；
[0033]图2为本专利技术的碳排放预测模型修正流程图。
具体实施方式
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]如图1
‑
图2所示，本专利技术的碳管理系统上的碳排放统计方法，包括如下步骤：
[0036]S1、获取企业采购数据参数，对企业采购数据进行碳排放核算；
[0037]S2、获取企业消耗数据，对企业消耗数据进行碳排放核算；
[0038]S3、获取或设定生产数据参数；
[0039]S4、获取或设定运营数据参数；
[0040本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碳管理系统上的碳排放统计方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、获取企业采购数据参数，对企业采购数据进行碳排放核算；S2、获取企业消耗数据，对企业消耗数据进行碳排放核算；S3、获取或设定生产数据参数；S4、获取或设定运营数据参数；S5、将生产数据参数、运营数据参数和步骤S1的碳排放核算结果放入到碳排放预测模型中，计算碳排放预测结果，所述碳排放预测模型的公式为：f(x
pt
，x
mp
，x
mc
，x
n
，x
h
，x
T
，x
w
)其中x
pt
为一个生产周期内的产品类型变量；x
mp
为一个生产周期内的生产工艺变量；x
mc
为一个生产周期内的生产计划变量；x
n
为一个生产周期内的人数变量；x
h
为一个生产周期内的工时变量；x
T
为一个生产周期内的温度变量；x
w
为一个生产周期内的天气变量；S6、将步骤S5的碳排放预测计算结果与步骤S2的企业消耗数据的碳排放核算结果进行校验，得到校验结果即两者的数据差；将校验结果放入到损失函数，计算损失，所述损失函数的公式为：L(Y，P(Y|X))＝
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向峰，刘涛，潘凯，徐慧奋，廖玲，
申请(专利权)人：上海龙田数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：