【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种物流园区碳排放的计算方法及相关设备。
技术介绍
1、我国进入以降碳为重点战略方向、促进经济社会发展全面绿色转型的关键时期，工业园区作为区域经济发展、产业调整升级的空间承载，又是地区社会经济发展水平的衡量标志，在提供了大量基础设施和公共服务的同时，也成为了碳排放的主要源头。因此，将工业园区定为区域低碳发展的落脚点，确保节能、减耗、提质、减碳工作的落实。能源消耗被视为经济发展的晴雨表，能够很好地反映工业园区发展状况。目前，结合工业园区各自资源禀赋和发展定位，利用能源大数据开展工业园区碳排放水平监测和低碳发展评价是热点应用趋势。
2、零碳物流园区的建设和运营，对环境保护、经济发展和社会可持续发展都具有重要的意义，以绿色低碳为核心导向、通过技术、智慧及管理手段减少园区运行阶段碳排放，提高园区可持续发展能力，提升物流效率。特别在工业领域方面，工业企业的设备大量运转时就会出现碳排放量超标的问题，碳排放量过大会污染空气，使地球表面变暖，促进冰山融化、海平面上升、沿海地区被淹没，还会使热带和温带的旱、涝灾害发生频繁。但目前的研究估算碳排放量主要基于企业年报等信息，估算的时间粒度太粗，估算准确率低，不能满足实时、准确的碳减排需求。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种物流园区碳排放的计算方法及相关
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本专利技术的实践而习得。
3、根据本申请的一个方面，提供一种物流园区碳排放的计算方法，包括：获取物流园区的属性信息，其中，所述属性信息包括所述物流园区的资产信息和业务信息；基于时间尺度规则对所述业务信息进行处理，生成预设用电量信息；基于所述资产信息和所述预设用电量信息生成所述物流园区的碳排放区域；基于所述业务信息筛选与所述物流园区相关联的温室气体种类；基于碳排放分析模型对目标城市的碳排放强度进行处理，生成碳排放影响因素；基于所述碳排放影响因素对所述物流园区进行处理，生成预设碳排放风险因子；基于碳排放量计算模型对所述温室气体种类和所述预设碳排放风险因子进行处理，生成碳排放区域的碳排放强度，其中，所述碳排放量计算模型包括碳排放强度计算公式，ct表示碳排放强度，kgco2/(m2·a)；eij表示j类系统的第i类能源消耗量，单位/a；efi表示第i类能源的碳排放风险因子；ec表示可再生能源减碳量；efc表示电碳因子；基于朴素贝叶斯分类模型对所述碳排放强度进行处理，生成所述物流园区的碳排放强度结果。
4、在本申请的一个实施例中，所述获取物流园区的属性信息，包括：基于物流园区的业务信息对物流园区的资产信息进行处理，生成预设周期内物流园区的终端设备信息；基于预设能耗计算模型分别对所述终端设备信息进行处理，生成终端设备碳排放量；基于低碳能源筛选模型对所述终端设备碳排放量进行处理，生成至少一个初始终端设备；基于异常状态检测模型对所述初始终端设备进行处理，生成异常提示信息；基于所述异常提示信息对所述初始终端设备进行处理，生成目标终端设备，其中，所述目标终端设备表征可用于处理与所述目标业务相关的终端设备。
5、在本申请的一个实施例中，所述基于异常状态检测模型对所述初始终端设备进行处理，生成异常提示信息，包括：若检测到所述初始终端设备响应以下任一项异常，则生成异常提升信息：所述初始终端设备的实时能耗数据超过第一预设阈值；所述初始终端设备在第一时间段内的能耗数据总量超过第二预设阈值；所述初始终端设备在第二时间段内的能耗数据连续增加或连续降低；所述初始终端设备在第三时间段内的能耗数据的波动超过预定范围。
6、在本申请的一个实施例中，所述基于时间尺度规则对所述业务信息进行处理，生成预设用电量信息，包括：对所述业务信息进行处理，生成历史用电量信息；对所述历史用电量信息进行处理，生成碳排放预测值；获取预设时间段内所述业务信息的订单量；基于所述碳排放预测值对所述业务信息的订单量进行处理，生成预设用电量信息。
7、在本申请的一个实施例中，所述基于碳排放分析模型对目标城市的碳排放强度进行处理，生成碳排放影响因素，包括：获取目标城市的特征属性信息；获取影响城市碳排放的影响分子；基于所述影响分子构建碳排放风险模型；基于所述碳排放风险模型对所述目标城市的特征属性信息进行处理，生成碳排放风险因子，其中，所述碳排放风险因子为基于能源规范确定的基准因子；基于碳排放分析模型对所述碳排放风险因子进行处理，生成碳排放影响因素。
8、在本申请的一个实施例中，所述基于朴素贝叶斯分类模型对所述碳排放强度进行处理，生成所述物流园区的碳排放强度结果之前，还包括：获取所述碳排放强度对应的碳强度特征属性值；基于最大信息系数算法对所述筛选后的碳强度特征属性值和所述碳排放强度进行处理，生成最大信息系数值；对所述最大信息系数值进行处理，生成降序后的碳排放风险因子；基于所述最大信息系数值对所述降序后的碳排放风险因子进行加权处理，生成加权后的碳排放强度。
9、在本申请的一个实施例中，所述基于所述碳排放影响因素对所述物流园区进行处理，生成预设碳排放风险因子，包括：获取所述物流园区的历史碳排放风险分子；基于所述历史碳排放风险分子生成物流园区的碳排放风险事件；基于所述碳排放风险事件生成碳排放风险周期；对所述碳排放风险周期进行处理，生成所述碳排放风险分子的权重信息；基于所述碳排放风险分子的权重信息生成预设碳排放风险因子。
10、本申请的另一个方面，一种物流园区碳排放的计算装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取物流园区的属性信息，其中，所述属性信息包括所述物流园区的资产信息和业务信息；处理模块，用于基于时间尺度规则对所述业务信息进行处理，生成预设用电量信息；基于所述资产信息和所述预设用电量信息生成所述物流园区的碳排放区域；基于所述业务信息筛选与所述物流园区相关联的温室气体种类；基于碳排放分析模型对目标城市的碳排放强度进行处理，生成碳排放影响因素；基于所述碳排放影响因素对所述物流园区进行处理，生成预设碳排放风险因子；基于碳排放量计算模型对所述温室气体种类和所述预设碳排放风险因子进行处理，生成碳排放区域的碳排放强度，其中，所述碳排放量计算模型包括碳排放强度计算公式，ct表示碳排放强度，kgco2/(m2·a)；eij表示j类系统本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种物流园区碳排放的计算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取物流园区的属性信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于异常状态检测模型对所述初始终端设备进行处理，生成异常提示信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于时间尺度规则对所述业务信息进行处理，生成预设用电量信息，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于碳排放分析模型对目标城市的碳排放强度进行处理，生成碳排放影响因素，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于朴素贝叶斯分类模型对所述碳排放强度进行处理，生成所述物流园区的碳排放强度结果之前，还包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述碳排放影响因素对所述物流园区进行处理，生成预设碳排放风险因子，包括：
8.一种物流园区碳排放的计算装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计
...【技术特征摘要】
1.一种物流园区碳排放的计算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取物流园区的属性信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于异常状态检测模型对所述初始终端设备进行处理，生成异常提示信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于时间尺度规则对所述业务信息进行处理，生成预设用电量信息，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于碳排放分析模型对目标城市的碳排放强度进行处理，生成碳排放影响因素，包括：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王东浩，史伟，吕剑明，张思思，袁闪闪，曲世琳，李玉瑾，辛众望，马志伟，潘雷，
申请(专利权)人：黑龙江省交通投资集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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