基于电力数据的碳排放监测方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于电力数据的碳排放监测方法和装置

【技术实现步骤摘要】
基于电力数据的碳排放监测方法和装置


[0001]本申请涉及碳排放核算的
，特别是涉及一种基于电力数据的碳排放监测方法和装置
。

技术介绍

[0002]碳排放核算是指控排企业按照监测计划对碳排放相关参数实施数据收集
、
统计
、
记录，并将所有排放相关数据进行计算
、
累加的一系列活动
。
碳排放核查工作当前存在时效上的一个自然年度的滞后性
。
[0003]目前，碳排放核查的主流方法包括部门法和参考法两种
。
部门法主要是以各个经济部门活动为核算对象，以一定时间段
(
如1年
)
内的分品种燃料消耗，与燃料的低位热值
、
单位热值的碳含量及氧化率三个参数相乘
(
这三个参数相乘，即可看作是能源碳排放因子
)
，得到各部门碳排放量，然后再加总得到经济活动中能源利用产生的碳排放总量
。
相比部门法，参考法以化石能源
(
煤
、
油
、
气
)
的表观消费量为基础数据，再分别乘上平均碳排放因子得到总的碳排放量
。
参考法相对粗略，在当前编制国家碳排放清单过程中主要用于从宏观趋势上校验部门法的计算结果
。
不过基于参考法的核算工作比较方便快捷，在掌握各品种能源碳排放因子变化规律的前提下，可根据能源统计的宏观结果方便地开展碳排放年度核算工作
。
[0004]然而，上述碳排放核算方法仍然存在滞后的问题，导致监测时效性较低
。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种提高监测时效性的基于电力数据的碳排放监测方法和装置
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于电力数据的碳排放监测方法，包括：
[0007]获取钢铁生产各工序对应用电量；
[0008]获取电
‑
碳关联分析模型；电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型
、
工业生产过程的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0009]识别工序的排放源，根据排放源选用电
‑
碳关联分析模型，根据选用的电
‑
碳关联分析模型和工序对应用电量，获取各工序对应的碳排放量；根据各工序对应的碳排放量获取总碳排放量
。
[0010]在其中一个实施例中，获取钢铁生产各工序对应用电量包括：
[0011]获取工业设备投切前后的傅里叶变换结果的差值，获取工业设备的电流量；
[0012]根据电流量获取工业设备在各工序的用电量
。
[0013]在其中一个实施例中，燃料燃烧产生的碳排放模型包括：
[0014]利用
ARDL
模型对用电量数据和煤炭消费数据进行训练，获取历史煤炭消费期数和第一历史用电量期数；
[0015]根据历史煤炭消费期数和第一历史用电量期数，获取煤炭消耗量；
[0016]根据煤炭消耗量，获取燃料燃烧产生的碳排放量
。
[0017]在其中一个实施例中，工业生产过程的碳排放模型包括：
[0018]利用
ARDL
模型对用电量数据和产品产量数据进行训练，获取历史产品产量期数和第二历史用电量期数；
[0019]根据历史产品产量期数和第二历史用电量期数，获取产品产量；
[0020]根据产品产量，获取工业生产过程的碳排放量
。
[0021]在其中一个实施例中，购入使用电力产生的间接碳排放模型包括：
[0022]获取生产用电量和生产用电力的排放因子，获取生产用电力产生的碳排放量
。
[0023]在其中一个实施例中，工序包括原材料生产工序
、
炼铁工序
、
炼钢工序，以及连铸与轧钢工序；
[0024]原材料生产工序对应的电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型
、
工业生产过程的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0025]炼铁工序对应的电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0026]炼钢工序对应的电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0027]连铸与轧钢工序对应的电
‑
碳关联分析模型包括购入使用电力产生的间接碳排放模型
。
[0028]第二方面，本申请还提供了一种基于电力数据的碳排放监测装置，包括：
[0029]第一获取模块，用于获取钢铁生产各工序对应用电量；
[0030]第二获取模块，用于获取电
‑
碳关联分析模型；电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型
、
工业生产过程的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0031]结果输出模块，用于识别工序的排放源，根据排放源选用电
‑
碳关联分析模型，根据选用的电
‑
碳关联分析模型和工序对应用电量，获取各工序对应的碳排放量；根据各工序对应的碳排放量获取总碳排放量
。
[0032]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0033]获取钢铁生产各工序对应用电量；
[0034]获取电
‑
碳关联分析模型；电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型
、
工业生产过程的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0035]识别工序的排放源，根据排放源选用电
‑
碳关联分析模型，根据选用的电
‑
碳关联分析模型和工序对应用电量，获取各工序对应的碳排放量；根据各工序对应的碳排放量获取总碳排放量
。
[0036]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0037]获取钢铁生产各工序对应用电量；
[0038]获取电
‑
碳关联分析模型；电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型
、
工业生产过程的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；
[0039]识别工序的排放源，根据排放源选用电
‑
碳关联分析模型，根据选用的电
‑
碳关联
分析模型和工序对应用电量，获取各工序对应的碳排放量；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于电力数据的碳排放监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取钢铁生产各工序对应用电量；获取电
‑
碳关联分析模型；所述电
‑
碳关联分析模型包括燃料燃烧产生的碳排放模型
、
工业生产过程的碳排放模型和购入使用电力产生的间接碳排放模型；识别所述工序的排放源，根据所述排放源选用所述电
‑
碳关联分析模型，根据选用的所述电
‑
碳关联分析模型和所述工序对应用电量，获取各所述工序对应的碳排放量；根据各所述工序对应的所述碳排放量获取总碳排放量
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取钢铁生产各工序对应用电量包括：获取工业设备投切前后的傅里叶变换结果的差值，获取所述工业设备的电流量；根据所述电流量获取所述工业设备在各所述工序的用电量
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述燃料燃烧产生的碳排放模型包括：利用
ARDL
模型对用电量数据和煤炭消费数据进行训练，获取历史煤炭消费期数和第一历史用电量期数；根据所述历史煤炭消费期数和所述第一历史用电量期数，获取煤炭消耗量；根据所述煤炭消耗量，获取燃料燃烧产生的碳排放量
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工业生产过程的碳排放模型包括：利用
ARDL
模型对所述用电量数据和产品产量数据进行训练，获取历史产品产量期数和第二历史用电量期数；根据所述历史产品产量期数和所述第二历史用电量期数，获取产品产量；根据所述产品产量，获取工业生产过程的碳排放量
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述购入使用电力产生的间接碳排放模型包括：获取生产用电量和生产用电力的排放因子，获取生产用电力产生的碳排放量
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工序包括原材料生产工序
、
炼铁工序
、

【专利技术属性】
技术研发人员：李沛，杨至元，王成围，何耿生，曾金灿，张舒涵，姚尚衡，
申请(专利权)人：南方电网能源发展研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：