一种使用人工智能计算碳足迹的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种使用人工智能计算碳足迹的方法和系统，包括收集与温室气体排放相关的数据；对温室气体排放相关的数据进行预处理，得到用于进行机器学习的预处理数据；根据预处理数据的复杂性和期望的准确性水平选择机器学习模型；使用预处理数据对所选择的机器学习模型进行训练；使用单独的数据集验证所训练的模型，将通过验证的模型作为碳足迹计算模型；将预测的温室气体排放数据作为输入数据，输入到碳足迹计算模型中，得到对应的碳足迹计算结果

【技术实现步骤摘要】
一种使用人工智能计算碳足迹的方法和系统


[0001]本专利技术属于碳排放计算
，具体涉及一种使用人工智能计算碳足迹的方法和系统
。

技术介绍

[0002]碳足迹是指企业机构
、
活动
、
产品或个人通过交通运输
、
食品生产和消费以及各类生产过程等引起的温室气体排放的集合，它描述了一个人的能源意识和行为对自然界产生的影响
。
计算碳足迹对于理解和管理产品
、
组织和个人的环境影响至关重要
。
[0003]传统的碳足迹计算方法，如生命周期评估
(LCA)
或投入产出分析
(IOA)
，可能耗时
、
耗资源且可能无法总是提供准确的结果
。
因此，需要一种更高效
、
准确且可适应的方法来计算碳足迹
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术旨在提供使用人工智能计算碳足迹的方法和系统，用于实现更为高效
、<br/>准确的碳足迹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种使用人工智能计算碳足迹的方法，其特征在于，包括如下步骤：收集与温室气体排放相关的数据；对所述温室气体排放相关的数据进行预处理，得到用于进行机器学习的预处理数据；根据所述预处理数据的复杂性和期望的准确性水平选择机器学习模型；使用所述预处理数据对所选择的所述机器学习模型进行训练；使用单独的数据集验证所训练的模型，将通过验证的模型作为碳足迹计算模型；将预测的温室气体排放数据作为输入数据，输入到所述碳足迹计算模型中，得到对应的碳足迹计算结果
。2.
根据权利要求1所述的使用人工智能计算碳足迹的方法，其特征在于，在收集与温室气体排放相关的数据步骤中，与温室气体排放相关的数据具体包括：直接排放数据和间接排放数据；所述直接排放数据至少包括温室气体排放值；所述间接排放数据中，对于产品，至少包括原材料开采所用机器的能源消耗值，生产过程中的耗电
、
耗水
、
耗气值；运输过程中，汽车
、
轮船
、
飞机等消耗的燃油量；产品运行过程中消耗的电能；废弃过程中处理需要的能源数据；对于国家或工业，至少包括本国经济数据
、
森林数据
、
卫星云图
、
农业和工业数据
。3.
根据权利要求1所述的使用人工智能计算碳足迹的方法，其特征在于，预处理具体包括：数据清洗
、
数据标准化和特征提取
。4.
根据权利要求1所述的使用人工智能计算碳足迹的方法，其特征在于，根据所述预处理数据的复杂性和期望的准确性水平选择机器学习模型，具体包括：若所述预处理数据拟合后具有线性关系或复杂性低于设定阈值，则所述机器学习模型选择为支持向量机；若所述预处理数据拟合后具有非线性关系或复杂性高于设定阈值，则所述机器学习模型选择为神经网络
。5.
根据权利要求1所述的使用人工智能计算碳足迹的方法，其特征在于，还包括：按照预设周期使用新数据对所述碳足迹计算模型进行更新，以适应排放因子
、
技术和法规的变化
。6.
一种使用人工智能计算碳足迹的系统，其特征在于，包括：数据采集单元，用于收集与温室气体排放相关...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈秋霖，喇元，卓然，王增超，傅明利，钟连宏，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：