一种基于云计算的碳排放分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据分析技术领域，尤其涉及基于云计算的碳排放分析方法及系统。该方法包括以下步骤：获取工业园区能耗数据并进行数据提取，获得工业园区碳排放数据；获取工业园区环境监测数据，对工业园区环境监测数据以及工业园区碳排放数据构建工业园区碳排放调节模型；对园区生态环境数据进行计算，获得工业园区环境转化数据；利用工业园区环境转化数据对工业园区碳排放调节模型进行修正，获得优化工业园区碳排放调节模型；获取工业园区生产计划信息，通过优化工业园区碳排放调节模型对工业园区生产计划信息进行分析，获得工业园区碳排放减排计划信息，发送至工业园区云平台。本发明专利技术基于云计算实现对工业园区碳排放量进行智慧管理。慧管理。慧管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的碳排放分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，尤其涉及基于云计算的碳排放分析方法及系统。

技术介绍

[0002]传统工业园区在碳排放分析方面存在一些挑战。首先，需要大量的数据收集和处理，包括能源消耗、生产过程、废物排放等方面的数据，而传统方法在数据处理和分析上效率较低。其次，园区内的设备和工艺复杂多样，导致数据来源和准确度的差异性，给碳排放分析带来困难。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种基于云计算的碳排放分析方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种基于云计算的碳排放分析方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：获取工业园区能耗数据，对工业园区能耗数据进行碳排放数据提取，从而获得工业园区碳排放数据；
[0006]步骤S2：获取工业园区环境监测数据，对工业园区环境监测数据进行生态环境数据提取，从而获得园区生态环境数据；
[0007]步骤S3：通过适宜碳排放量计算公式对工业园区碳排放数据以及工业园区环境监测数据进行计算，从而获得工业园区适宜碳排放量，其中适宜碳排放量计算公式具体为：
[0008][0009]其中C
m
为适宜碳排放量，P
g
为预测年度产量，F
f
为产能综合系数，H
c
为化石燃料含碳量，H
s
为燃料消耗量，N
a
为阿伏伽德罗常数，ρCO2为二氧化碳密度，T<br/>c
为市内平均气温，T
s
为工业区气温，n为无穷大的整数，i为从1开始到n的每一个整数，X为土壤酸碱度，Y为工业区水源重金属污染物含量，Z为空气中PM2.5浓度；
[0010]步骤S4：根据工业园区适宜碳排放量以及工业园区碳排放数据构建工业园区碳排放调节模型；
[0011]步骤S5：对园区生态环境数据进行辐射影响计算，从而获得园区生态辐射影响系数，根据园区生态辐射影响系数对工业园区生态环境数据进行碳转化计算，从而获得工业园区环境转化数据；
[0012]步骤S6：利用工业园区环境转化数据对工业园区碳排放调节模型进行修正处理，从而获得优化工业园区碳排放调节模型；
[0013]步骤S7：获取工业园区生产计划信息，通过优化工业园区碳排放调节模型对工业园区生产计划信息进行环保分析，从而获得工业园区碳排放减排计划信息，并发送至工业园区云平台。
[0014]本专利技术通过工业园区管理系统获取工业园区能耗数据，对工业园区能耗数据进行碳排放数据提取，从而获得工业园区碳排放数据；从能耗数据中提取碳排放数据可以帮助识别工业园区的能耗热点，即能耗较高且碳排放量较大的设备或过程。这使得管理者能够有针对性地优化能源使用和排放流程，以降低碳排放并提高能源效率。通过工业园区管理系统获取工业园区环境监测数据，对工业园区环境监测数据进行生态环境数据提取，从而获得园区生态环境数据；通过提取园区生态环境数据，可以对园区的环境状况进行全面评估和监测。包括空气质量、水质状况、土壤污染、噪音水平等方面的数据，能够揭示园区的生态环境健康状况。根据生态环境数据提取结果，工业园区可以制定相应的环境保护措施和管理规划。通过适宜碳排放量计算公式对工业园区碳排放数据以及工业园区环境监测数据进行计算，从而获得工业园区适宜碳排放量；通过计算工业园区适宜碳排放量，可以为园区确定合理的碳排放目标提供依据。根据计算结果，园区可以制定相应的减排措施，如优化生产工艺、推广节能技术、采用清洁能源等，以实现可持续发展和低碳转型。根据工业园区适宜碳排放量以及工业园区碳排放数据构建工业园区碳排放调节模型；碳排放调节模型可以分析工业园区碳排放与资源利用之间的关系。通过模型的应用，可以帮助园区管理者了解碳排放与能源消耗、原材料使用等之间的关联，并从中发现资源利用的优化潜力，以减少碳排放和提高资源利用效率。对园区生态环境数据进行辐射影响计算，从而获得园区生态辐射影响系数，根据园区生态辐射影响系数对工业园区生态环境数据进行碳转化计算，从而获得工业园区环境转化数据；通过了解工业园区的环境转化数据，可以评估其碳排放情况并制定相应的减排措施。这有助于促进园区的可持续发展，减少对大气中碳含量的负面影响，推动低碳经济和绿色发展。通过强化园区的植被覆盖和碳转化能力，可以增强生态系统对空气中碳含量的吸收能力。利用工业园区环境转化数据对工业园区碳排放调节模型进行修正处理，从而获得优化工业园区碳排放调节模型；通过使用实际的工业园区环境转化数据，可以修正模型中的参数和假设，使模型更准确地反映工业园区的碳排放情况。修正后的模型将更好地预测和评估碳排放量。通过工业园区管理系统获取工业园区生产计划信息，通过优化工业园区碳排放调节模型对工业园区生产计划信息进行环保分析，从而获得工业园区碳排放减排计划信息，并发送至工业园区云平台。通过优化的碳排放调节模型对工业园区的生产计划信息进行环保分析，可以实时、精确地评估工业园区的碳排放水平，同时优化生产计划和资源配置，以最大限度地降低碳排放量。通过合理调整生产过程、改进生产工艺、提高资源利用效率等措施，可以实现碳排放的减少，同时提升工业园区的经济效益。基于工业园区的碳排放数据和环境模型分析，可以制定具体的碳排放减排目标。通过将碳排放减排计划信息发送至工业园区云平台，可以实现信息的集中管理和共享。这有助于各个企业在云平台上获取减排计划信息，根据自身情况制定相应的减排措施，并实时监测和报告减排进展。
[0015]可选地，步骤S1包括以下步骤：
[0016]步骤S11：获取工业园区能耗数据；
[0017]步骤S12：对工业园区能耗数据进行设备能耗数据以及流程能耗数据提取，从而获得设备能耗数据以及流程能耗数据；
[0018]步骤S13：对设备能耗数据进行设备碳排放计算，从而获得设备碳排放数据；
[0019]步骤S14：对流程能耗数据进行流程碳排放计算，从而获得流程碳排放数据；
[0020]步骤S15：对设备碳排放数据以及流程碳排放数据进行时序合并，从而获得工业园区碳排放数据。
[0021]本专利技术通过工业园区管理系统获取工业园区能耗数据。对工业园区能耗数据进行设备能耗数据以及流程能耗数据提取，从而获得设备能耗数据以及流程能耗数据；通过提取设备能耗数据和流程能耗数据，可以对工业园区的能耗状况进行精确评估。这有助于了解各个设备和流程的能耗水平，确定能耗高峰时段和能耗集中的区域，以及发现能耗异常和潜在的能耗改进机会，同时可以发现潜在的节能潜力和能耗优化的机会。对设备能耗数据进行设备碳排放计算，从而获得设备碳排放数据；通过设备碳排放数据的获取，可以识别高碳排放设备，并制定减排计划和目标。对流程能耗数据进行流程碳排放计算，从而获得流程碳排放数据；通过对流程能耗数据进行碳排放计算，可以发现潜在的减排机会。在流程中识别高碳排放环节和能源浪费点，并采取相应的改进措施，可以降低碳排放，减少能源消耗，从而实现环保和经济效益的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的碳排放分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取工业园区能耗数据，对工业园区能耗数据进行碳排放数据提取，从而获得工业园区碳排放数据；步骤S2：获取工业园区环境监测数据，对工业园区环境监测数据进行生态环境数据提取，从而获得园区生态环境数据；步骤S3：通过适宜碳排放量计算公式对工业园区碳排放数据以及工业园区环境监测数据进行计算，从而获得工业园区适宜碳排放量，其中适宜碳排放量计算公式具体为：其中C
m
为适宜碳排放量，P
g
为预测年度产量，F
f
为产能综合系数，H
c
为化石燃料含碳量，H
s
为燃料消耗量，N
a
为阿伏伽德罗常数，ρCO2为二氧化碳密度，T
c
为市内平均气温，T
s
为工业区气温，n为无穷大的整数，u为从1开始到n的每一个整数，X为土壤酸碱度，Y为工业区水源重金属污染物含量，Z为空气中PM2.5浓度；步骤S4：根据工业园区适宜碳排放量以及工业园区碳排放数据构建工业园区碳排放调节模型；步骤S5：对园区生态环境数据进行辐射影响计算，从而获得园区生态辐射影响系数，根据园区生态辐射影响系数对工业园区生态环境数据进行碳转化计算，从而获得工业园区环境转化数据；步骤S6：利用工业园区环境转化数据对工业园区碳排放调节模型进行修正处理，从而获得优化工业园区碳排放调节模型；步骤S7：获取工业园区生产计划信息，通过优化工业园区碳排放调节模型对工业园区生产计划信息进行环保分析，从而获得工业园区碳排放减排计划信息，并发送至工业园区云平台。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取工业园区能耗数据；步骤S12：对工业园区能耗数据进行设备能耗数据以及流程能耗数据提取，从而获得设备能耗数据以及流程能耗数据；步骤S13：对设备能耗数据进行设备碳排放计算，从而获得设备碳排放数据；步骤S14：对流程能耗数据进行流程碳排放计算，从而获得流程碳排放数据；步骤S15：对设备碳排放数据以及流程碳排放数据进行时序合并，从而获得工业园区碳排放数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：对设备能耗数据进行统计分析，从而获得高频设备碳排放数据以及低频设备碳排放数据；步骤S132：对设备能耗数据进行中频设备碳排放计算，从而获得中频设备碳排放数据；步骤S133：对中频设备碳排放数据、高频设备碳排放数据以及低频设备碳排放数据进行时序合并，从而获得设备碳排放数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S132包括以下步骤：
通过中频设备碳排放分类算法对设备能耗数据进行计算，从而获得中频设备碳排放数据；其中中频设备碳排放分类算法的函数公式具体为：其中E为设备碳排放量，A为设备的输出功率，B为设备的输入功率，C为设备在工作时发出的热量与环境温度差值，D为设备运行时间与总时间的比值，F为设备所需的供电电压，G为设备燃料的含碳量，H为设备运行时间，x为时刻极限系数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：步骤S141：对流程能耗数据进行统计分析，从而获得高频流程碳排放数据以及低频流程碳排放数据；步骤S142：对流程能耗数据进行中频流程碳排放计算，从而获得中频流程碳排放数据；步骤S143：对中频流程碳排放数据、高频流程碳排放数据以及低频流程碳排放数据进行时序合并，从而获得设备碳排放数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌，陈东炜，章一承，
申请(专利权)人：上海凌荣网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：