一种碳排放的智能识别与控制方法及系统技术方案

本申请涉及碳排放计算技术领域，提供了一种碳排放的智能识别与控制方法及系统，包括：构建区域基础信息集合；对区域基础信息集合执行数据分类，生成直接排放数据集和间接排放数据集；根据区域任务数据和日期特征数据执行区域历史数据的相似匹配；通过相似匹配结果配置能源服务消耗量预测；根据区域任务数据配置边际排放率，生成间接碳排放预测结果；基于区域任务数据、区域历史数据和直接排放数据集配置直接排放参数，生成直接碳排放预测结果；进行目标监测区域的碳排放管理。能够解决由于采用理想计算指标进行碳排放预测导致碳排放预测准确率较低的技术问题，可以提高碳排放预测的准确率，从而进一步提高碳排放的管理质量。从而进一步提高碳排放的管理质量。从而进一步提高碳排放的管理质量。

【技术实现步骤摘要】
一种碳排放的智能识别与控制方法及系统


[0001]本申请涉及碳排放计算
，具体涉及一种碳排放的智能识别与控制方法及系统。

技术介绍

[0002]碳排放量是指在一定的时间和空间范围内，由于人类活动或自然过程而向大气中排放的二氧化碳的总量，碳排放量主要包括直接排放量和间接排放量。现有的碳排放计算方式主要是根据碳排放计算公式进行碳排放计算和预测，但是在计算过程中，通常是根据有关部门发布的计算指标的标准值或平均值进行计算，并没有根据实际的碳排放情况进行计算，导致碳排放计算和预测的精度较低。
[0003]综上所述，现有技术中存在由于采用理想计算指标进行碳排放预测导致碳排放预测准确率较低的技术问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种碳排放的智能识别与控制方法及系统。
[0005]碳排放的智能识别与控制方法，包括：对目标监测区域执行区域数据交互，构建区域基础信息集合，其中，所述区域基础信息集合包括碳排放关联活动数据集；对所述区域基础信息集合执行数据分类，生成直接排放数据集和间接排放数据集；读取所述目标监测区域的区域任务数据，并调用所述目标监测区域的区域历史数据；根据所述区域任务数据和日期特征数据执行所述区域历史数据的相似匹配，生成相似匹配结果；通过所述相似匹配结果配置所述间接排放数据集的能源服务消耗量预测，获得能源服务消耗量预测结果；根据所述区域任务数据配置边际排放率，根据所述能源服务消耗量预测结果和所述边际排放率生成间接碳排放预测结果；基于所述区域任务数据、所述区域历史数据和所述直接排放数据集配置直接排放参数，根据配置结果生成直接碳排放预测结果；通过所述直接碳排放预测结果和所述间接碳排放预测结果进行所述目标监测区域的碳排放管理。
[0006]碳排放的智能识别与控制系统，包括：
[0007]区域基础信息集合构建模块，所述区域基础信息集合构建模块用于对目标监测区域执行区域数据交互，构建区域基础信息集合，其中，所述区域基础信息集合包括碳排放关联活动数据集；
[0008]数据分类模块，所述数据分类模块用于对所述区域基础信息集合执行数据分类，生成直接排放数据集和间接排放数据集；
[0009]区域任务数据读取模块，所述区域任务数据读取模块用于读取所述目标监测区域的区域任务数据，并调用所述目标监测区域的区域历史数据；
[0010]相似匹配结果生成模块，所述相似匹配结果生成模块用于根据所述区域任务数据和日期特征数据执行所述区域历史数据的相似匹配，生成相似匹配结果；
[0011]能源服务消耗量预测模块，所述能源服务消耗量预测模块用于通过所述相似匹配结果配置所述间接排放数据集的能源服务消耗量预测，获得能源服务消耗量预测结果；
[0012]间接碳排放预测结果生成模块，所述间接碳排放预测结果生成模块用于根据所述区域任务数据配置边际排放率，根据所述能源服务消耗量预测结果和所述边际排放率生成间接碳排放预测结果；
[0013]直接碳排放预测结果生成模块，所述直接碳排放预测结果生成模块用于基于所述区域任务数据、所述区域历史数据和所述直接排放数据集配置直接排放参数，根据配置结果生成直接碳排放预测结果；
[0014]碳排放管理模块，所述碳排放管理模块用于通过所述直接碳排放预测结果和所述间接碳排放预测结果进行所述目标监测区域的碳排放管理。
[0015]上述一种碳排放的智能识别与控制方法及系统，能够解决现有技术中由于采用理想计算指标进行碳排放预测导致碳排放预测准确率较低的技术问题，首先获取目标监测区域的区域基础信息集合，其中包括碳排放关联活动数据集；然后对所述区域基础信息集合进行数据分类，获得直接排放数据集和间接排放数据集；获取所述目标监测区域的区域任务数据和区域历史数据；根据所述区域任务数据和日期特征数据对所述区域历史数据进行相似匹配，并根据相似匹配结果配置所述间接排放数据集的能源服务消耗量预测；根据所述区域任务数据配置边际排放率，将所述能源服务消耗量预测结果和所述边际排放率进行相乘所得的积即为间接碳排放预测结果；基于所述区域任务数据、所述区域历史数据和所述直接排放数据集配置直接排放参数，并根据配置结果计算获得直接碳排放预测结果；最后根据所述直接碳排放预测结果和所述间接碳排放预测结果对所述目标监测区域进行碳排放管理。通过上述方法可以提高碳排放预测的准确率，从而进一步提高碳排放的管理质量。
[0016]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0017]图1为本申请提供了一种碳排放的智能识别与控制方法的流程示意图；
[0018]图2为本申请提供了一种碳排放的智能识别与控制方法中对直接碳排放预测结果修正计算的流程示意图；
[0019]图3为本申请提供了一种碳排放的智能识别与控制方法中生成颗粒度评价结果的流程示意图；
[0020]图4为本申请提供了一种碳排放的智能识别与控制系统的结构示意图。
[0021]附图标记说明：区域基础信息集合构建模块1、数据分类模块2、区域任务数据读取模块3、相似匹配结果生成模块4、能源服务消耗量预测模块5、间接碳排放预测结果生成模块6、直接碳排放预测结果生成模块7、碳排放管理模块8。
具体实施方式
[0022]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对
本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0023]如图1所示，本申请提供了一种碳排放的智能识别与控制方法，包括：
[0024]步骤S100：对目标监测区域执行区域数据交互，构建区域基础信息集合，其中，所述区域基础信息集合包括碳排放关联活动数据集；
[0025]具体而言，本申请提供的方法用于对目标监测区域的碳排放进行准确预测，进而根据碳排放预测结果对目标监测区域进行碳排放管理，从而提高目标监测区域碳排放管理的质量。
[0026]首先，连接目标监测区域的碳排放管理数据库，所述目标监测区域是指待进行碳排放管控的目标区域，通过所述碳排放管理数据库进行目标监测区域的区域数据提取，获得区域基础信息集合，其中所述区域基础信息集合中包括碳排放关联活动数据集，所述碳排放关联活动数据集是指所述目标监测区域内进行碳排放的碳排放方式、碳排放量、碳排放时间等关联活动数据。所述碳排放方式包括燃烧化石燃料、燃烧生物质、工业过程中直接产生的二氧化碳排放使用电力间接产生的二氧化碳排放、使用热力间接产生的二氧化碳排放等方式，所述碳排放量是指通过碳排放方式产生的二氧化碳的总量。通过构建区域基础信息集合，为下一步进行目标监测区域的碳排放预测和管理提供了原始数据支持。
[0027]步骤S200：对所述区域基础信息集合执行数据分类，生成直接排放数据集和间接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.碳排放的智能识别与控制方法，其特征在于，所述方法包括：对目标监测区域执行区域数据交互，构建区域基础信息集合，其中，所述区域基础信息集合包括碳排放关联活动数据集；对所述区域基础信息集合执行数据分类，生成直接排放数据集和间接排放数据集；读取所述目标监测区域的区域任务数据，并调用所述目标监测区域的区域历史数据；根据所述区域任务数据和日期特征数据执行所述区域历史数据的相似匹配，生成相似匹配结果；通过所述相似匹配结果配置所述间接排放数据集的能源服务消耗量预测，获得能源服务消耗量预测结果；根据所述区域任务数据配置边际排放率，根据所述能源服务消耗量预测结果和所述边际排放率生成间接碳排放预测结果；基于所述区域任务数据、所述区域历史数据和所述直接排放数据集配置直接排放参数，根据配置结果生成直接碳排放预测结果；通过所述直接碳排放预测结果和所述间接碳排放预测结果进行所述目标监测区域的碳排放管理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设置抽样频率，通过所述抽样频率对所述直接排放数据集的燃烧原材执行品质抽样，生成品质抽样结果；通过图像采集装置执行所述燃烧原材的原材图像采集，生成原材图像集合；对所述原材图像集合进行原材颗粒度评价，生成颗粒度评价结果；基于所述品质抽样结果和所述颗粒度评价结果生成原材状态因子；根据所述原材状态因子对所述直接碳排放预测结果修正计算。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：配置边界区隔阈值，通过所述边界区隔阈值对所述原材图像集合进行边界识别，生成边界识别结果；对所述边界识别结果进行封闭边界分析，确定非封闭边界区域；依据非封闭边界区域的轮廓走向进行封闭拟合，根据拟合结果和封闭边界分析结果生成轮廓拟合结果；基于所述轮廓拟合结果进行粒度大小识别，获得粒度识别结果；基于所述轮廓拟合结果进行均匀度评价，生成均匀度识别结果；通过所述粒度识别结果和所述均匀度识别结果生成颗粒度评价结果。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述燃烧原材进行持续监测，并取样燃烧样品，记录燃烧控制参数；执行所述燃烧样品的成分分析，并通过所述燃烧控制参数进行成分分析结果补偿，生成结果监督数据；通过所述结果监督数据对所述原材状态因子进行补偿。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述区域任务数据、所述区域历史数据进行燃烧控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：王敏娜，
申请(专利权)人：杭州超腾能源技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：