System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于电力交通网络的碳排放指标评价方法、设备和介质技术_技高网

基于电力交通网络的碳排放指标评价方法、设备和介质技术

技术编号:40536179 阅读:9 留言:0更新日期:2024-03-01 13:58
本发明专利技术公开了一种基于电力交通网络的碳排放指标评价方法、设备和介质,包括以下具体步骤:收集电力交通网络各个环节的碳排放数据;对碳排放数据进行预处理,确定碳排放关键来源和影响因素;基于碳排放关键来源和影响因素,构建规划评价指标体系;对构建的规划评价指标体系中的各项指标进行权重确定。收集电力交通网络各个环节的碳排放数据,确定碳排放关键来源和影响因素,构建规划评价指标体系,采用一种多准则决策方法进行决策,通过将复杂问题分解为层次结构使决策过程更清晰、全面,实现对碳排放量进行精准预测和评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源技术与电力交通,具体涉及一种基于电力交通网络的碳排放指标评价方法、设备和介质


技术介绍

1、为了应对全球气候变化和改善空气质量,逐渐推进电力交通向低碳发展已经成为一种趋势。而“水光充储”技术则为实现电力交通网络的低碳发展提供了新的解决方案。

2、要实现“水光充储”一体化低碳发展,必须了解碳排放的主要来源和影响因素,以及各种交通方式或区域的碳排放水平,在以往的碳排放量监测和报告过程中,由于碳排放数据的准确性受人为因素影响较大,对碳排放数据准确性的判断多依靠人工主观监管,无法对碳排放数据的质量等级进行有效定量评估,若不能有效监管碳排放数据质量,会严重危害碳市场的规范运行,为了提高监测质量,现有技术获取碳排放数据进行评估,但是现有技术的碳排放评价工作仅是从某一单一层面进行单项评估,但是由于碳排放的复杂性,单一的评估指标不足以全面、准确的评价整个厂区的碳排放水平。


技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是现有技术对碳排放量的评估方法片面,精准性低,目的在于提供一种基于电力交通网络的碳排放指标评价方法、设备和介质,收集电力交通网络各个环节的碳排放数据,确定碳排放关键来源和影响因素,基于碳排放关键来源和影响因素,确定评价指标权重,将指标权重与设定阈值进行比较,判断指标合理性,基于对电力交通网络的碳流分布特性进行研究,可以提供更加精准的数据和信息,通过权重权衡各项指标的合理性,提高评估的精准度。

2、本专利技术通过下述技术方案实现:

<p>3、本专利技术第一方面提供一种基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,包括以下具体步骤:

4、收集电力交通网络各个环节的碳排放数据;

5、对碳排放数据进行预处理,确定碳排放关键来源和影响因素;

6、基于碳排放关键来源和影响因素,确定评价指标;

7、计算评价指标权重,将指标权重与设定阈值进行比较,判断指标合理性。

8、本专利技术通过收集电力交通网络各个环节的碳排放数据,基于碳排放关键来源和影响因素,确定评价指标权重,将指标权重与设定阈值进行比较,判断指标合理性,基于对电力交通网络的碳流分布特性进行研究,可以提供更加精准的数据和信息,了解碳排放的主要来源和高碳排放区域,可以提供更加精准的数据和信息,通过权重权衡各项指标的合理性,提高评估的精准度。

9、进一步的,所述构建规划评价指标体系具体包括:构建结构层次,确定元素优先级

10、所示结构层次包括目标层、准则层和方案层。

11、进一步的,所述目标层包括整体的低碳发展目标;所述准则层包括影响电力交通网络碳流分布特性的因素;所述指标层包括碳排放数据具体指标。

12、进一步的,所述对评价指标的权重进行确定具体包括:

13、基于结构层次,确定元素优先级;

14、基于元素优先级,构建判断矩阵;

15、计算判断矩阵内的元素权重。

16、进一步的,所述确定元素优先级包括:将每层内的两个元素进行比较,判断判断一个元素相对于另一个元素的优先级。

17、进一步的,所述构造判断矩阵具体包括根据层次结构构建n×n的矩阵;

18、其中n是待比较元素数量,采用两两比较的方法对准则层和指标层的各个元素进行对比打分;

19、根据打分结果构建判断矩阵,所述判断矩阵的每个元素是一个比较因子的相对重要性。

20、进一步的,还包括检查所构建的判断矩阵是否具有一致性,若判断矩阵不具有一致性,则对判断矩阵进行调整。

21、进一步的,所述一致性检验具体包括:

22、获取一致性比率cr来判断ci是否在阈值范围内,所述一致性指标ci的计算公式为:

23、

24、其中,n为判断矩阵的维数,λ为判断矩阵的特征根,ci越接近0,则越接近完全的一致性;

25、所述一致性比率cr的计算公式为:

26、

27、其中,ri为随机一致性指标;若cr的值小于阈值,则判断矩阵具有一致性;否则,对判断矩阵进行修正,直到满足一致性要求。

28、本专利技术第二方面提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现基于电力交通网络的碳排放指标评价方法。

29、本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现基于电力交通网络的碳排放指标评价方法。

30、本专利技术与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:

31、通过收集电力交通网络各个环节的碳排放数据,基于碳排放关键来源和影响因素,确定评价指标权重,将指标权重与设定阈值进行比较,判断指标合理性,基于对电力交通网络的碳流分布特性进行研究,可以提供更加精准的数据和信息,了解碳排放的主要来源和高碳排放区域,可以提供更加精准的数据和信息,通过权重权衡各项指标的合理性,对碳排放进行动态、精准的评估。

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【技术保护点】

1.一种基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,包括以下具体步骤:

2.根据权利要求1所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述构建规划评价指标体系具体包括:构建结构层次,确定元素优先级;

3.根据权利要求2所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述目标层包括整体的低碳发展目标;所述准则层包括影响电力交通网络碳流分布特性的因素;所述指标层包括碳排放数据具体指标。

4.根据权利要求2所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述对评价指标的权重进行确定具体包括:

5.根据权利要求4所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述确定元素优先级包括:将每层内的两个元素进行比较,判断判断一个元素相对于另一个元素的优先级。

6.根据权利要求4所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述构造判断矩阵具体包括根据层次结构构建n×n的矩阵;

7.根据权利要求4所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,还包括检查所构建的判断矩阵是否具有一致性,若判断矩阵不具有一致性,则对判断矩阵进行调整。

8.根据权利要求7所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述一致性检验具体包括:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法。

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【技术特征摘要】

1.一种基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,包括以下具体步骤:

2.根据权利要求1所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述构建规划评价指标体系具体包括:构建结构层次,确定元素优先级;

3.根据权利要求2所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述目标层包括整体的低碳发展目标;所述准则层包括影响电力交通网络碳流分布特性的因素;所述指标层包括碳排放数据具体指标。

4.根据权利要求2所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述对评价指标的权重进行确定具体包括:

5.根据权利要求4所述的基于电力交通网络的碳排放指标评价方法,其特征在于,所述确定元素优先级包括:将每层内的两个元素进行比较,判断判断一个元素相对于另一个元素的优先级。

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员:叶圣永刘立扬龙川刘旭娜韩宇奇李婷杨新婷李达
申请(专利权)人:国网四川省电力公司经济技术研究院
类型:发明
国别省市:

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