【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放，具体为一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法。
技术介绍
1、碳排放技术是一系列用于减少人为活动产生的二氧化碳和其他温室气体的技术，这些技术旨在降低碳排放量，以应对气候变化和全球变暖的挑战，应对碳排放过量的企业时，可以采用包括使用清洁能源、进行碳捕集与储存以及碳补偿的方法技术进行处理。
2、现有申请公布号为cn113689049a，名称为一种结合多元线性回归分步线性回归及人工神经网络以预测企业碳排放量的复杂模型和方法的专利中指出的技术方案包括：结合了传统的多元线性回归和人工神经网络模型，采用了混合建模方法通过分步线性回归的方法筛选更重要的工业企业生产数据输入变量，然后将筛选后的工业企业生产数据变量馈入人工神经网络模型，从而产生复杂模型以预测一定时间跨度内的碳排放量输出量，提出的复杂模型仿真结果表明该复杂模型的性能比其相应的其他单阶段模型更优并且可以在广泛的各类企业中应用该复杂模型实现各时间维度的碳排放量的预测；
3、另有申请公布号为cn116663767a，名称为企业碳排放量计算方法和系统的专利中指出的技术方案包括：获取区域内用能企业电能消耗量及各类非电能源消耗量的历史数据；建立用能企业电能消耗和各类非电能源消耗的配比关系回归模型；计算电能消耗产生的碳排放量；计算各类非电能消耗产生的源碳排放总量；综合各类非电能消耗产生的源碳排放总量和电能消耗产生的碳排放量，得到企业碳排放量总量，可实现用能企业碳排放数据的短周期估算，为企业碳减排提供依据，为全社会的碳核查提供数据支撑。
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技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，该方法基于能耗数据估算出企业总碳排放量后，综合考虑企业所处区域的环境因素，实现对企业碳排放量的进一步估算，提高了企业碳排放量估算结果的准确性，而后搭建预测模型完成对未来企业碳排放量校准值的有效预测，依据实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值的差值和预设的标准阈值对比，以差值超过标准阈值的时间节点与初始预测的时间节点之间产生的时间差为依据，从而准确的得出所需定期优化模型的时间，解决了
技术介绍
中提出的问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
5、一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，包括如下步骤：
6、收集企业的能耗数据；
7、依据能源消耗量和对应类型的能源排放系数，计算每种能耗的预估碳排放量，且预估碳排放量所依据的公式为：预估碳排放量=能耗数据的消耗量×能源排放系数，根据能源数据的类型或来源，确定对应的能源排放系数，且能源排放系数是参考国家或行业的标准，或者使用科学研究中得到的数据；
8、将每种能耗的预估碳排放量累加，获取企业预估的总碳排放量，并依据采集的企业所处区域的空气质量数据，搭建数据分析模型，依据总碳排放量和计算得到的碳排放修正值xze，生成企业碳排放量校准值，t表示对应时刻的编号，且t=1、2、…、n，n为正整数；
9、使用时间序列分析法搭建预测模型，依据t时间周期内企业碳排放量校准值形成的趋势图，预测未来企业不同时刻下的企业碳排放量校准值。
10、进一步的，收集企业的能耗数据中，能耗数据至少包括天然气、煤炭、石油以及液化石油气的消耗量，且能耗数据是通过访问企业的能源供应商获取的。
11、进一步的，企业所处区域的空气质量数据包括企业所处区域的二氧化碳浓度、pm值以及氧气浓度，且二氧化碳浓度、pm值以及氧气浓度是通过在企业周边区域四个方向上安装的空气质量检测仪获取的。
12、进一步的，在获取碳排放修正值xze之前需要生成碳排放修正系数，且碳排放修正系数的计算过程如下：
13、s101、获取同一时刻下各个方向上的二氧化碳浓度、pm值以及氧气浓度，的平均值，即二氧化碳平均浓度、pm平均值以及氧气平均浓度，确保数据的合理性；
14、s102、获取t时间内不同时刻下的二氧化碳平均浓度、pm平均值以及氧气平均浓度，并对二氧化碳平均浓度、pm平均值以及氧气平均浓度做无量纲化处理，以去除各个空气质量数据的单位，方便后续进行的计算和处理；
15、s103、依据经过无量纲化处理后的二氧化碳平均浓度、pm平均值以及氧气平均浓度，生成碳排放修正系数，所依据的公式如下：
16、，
17、式中，、、分别为二氧化碳平均浓度、pm平均值以及氧气平均浓度的预设比例系数，且，，为常数修正系数其具体值可由用户调整设置，或者由分析函数拟合生成，且的取值为2.51。
18、进一步的，计算得到的碳排放修正值xze的过程为：在t时间周期内，依据不同时刻下的碳排放修正系数的平均值以及碳排放修正系数，计算碳排放修正值xze，所依据的公式如下：
19、。
20、进一步的，依据碳排放修正值xze和总碳排放量，生成企业碳排放量校准值，所依据的公式如下：
21、，
22、式中，表示为总碳排放量的修正指数，为常数修正系数，且的取值范围为0.9至1.2。
23、进一步的，还包括：将实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值进行对比处理，依据处理结果，获取优化预测模型的定期处理时间；其中，预测模型优化的具体内容包括，模型更新和调整：对模型进行更新和调整，这涉及调整模型的超参数、选择不同的算法或重新训练模型；模型重新训练：使用整合后的数据集对模型进行重新训练，使用不同的算法和技术，如交叉验证、正则化，重新训练后的模型能够更好地适应新数据并提高预测性能；模型验证和测试：使用独立的验证集或测试集对新模型进行验证和测试，这可以确保模型在未见过的数据上的泛化能力和表现。
24、进一步的，将实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值进行对比处理的过程为：获取每个时刻下，实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值的差值，并将该差值与预设的标准阈值进行对比，提取差值超过标准阈值的时间节点，计算初始预测企业碳排放量校准值的时间节点与差值超过标准阈值的时间节点的时间差，并以时间差作为优化预测模型的定期处理时间。
25、一种基于能耗数据估算企业碳排放量的系统，包括：
26、能耗数据采集模块，收集企业的能耗本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：收集企业的能耗数据中，能耗数据至少包括天然气、煤炭、石油以及液化石油气的消耗量，且能耗数据是通过访问企业的能源供应商获取的。
3.根据权利要求2所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：企业所处区域的空气质量数据包括企业所处区域的二氧化碳浓度、PM值以及氧气浓度，且二氧化碳浓度、PM值以及氧气浓度是通过在企业周边区域四个方向上安装的空气质量检测仪获取的。
4.根据权利要求1所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：在获取碳排放修正值Xze之前需要生成碳排放修正系数，且碳排放修正系数的计算过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：计算得到的碳排放修正值Xze的过程为：在T时间周期内，依据不同时刻下的碳排放修正系数的平均值以及碳排放修正系数，计算碳排放修正值Xze，所依据的公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种基
7.根据权利要求6所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：还包括：将实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值进行对比处理，依据处理结果，获取优化预测模型的定期处理时间。
8.根据权利要求7所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：将实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值进行对比处理的过程为：获取每个时刻下，实际的企业碳排放量校准值与预测的企业碳排放量校准值的差值，并将该差值与预设的标准阈值进行对比，提取差值超过标准阈值的时间节点，计算初始预测企业碳排放量校准值的时间节点与差值超过标准阈值的时间节点的时间差，并以时间差作为优化预测模型的定期处理时间。
...【技术特征摘要】
1.一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：收集企业的能耗数据中，能耗数据至少包括天然气、煤炭、石油以及液化石油气的消耗量，且能耗数据是通过访问企业的能源供应商获取的。
3.根据权利要求2所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：企业所处区域的空气质量数据包括企业所处区域的二氧化碳浓度、pm值以及氧气浓度，且二氧化碳浓度、pm值以及氧气浓度是通过在企业周边区域四个方向上安装的空气质量检测仪获取的。
4.根据权利要求1所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：在获取碳排放修正值xze之前需要生成碳排放修正系数，且碳排放修正系数的计算过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于能耗数据估算企业碳排放量的方法，其特征在于：计算得到的碳排放修正值xze的过程为：在t时间周期内，依据不同时刻下的碳排放修正系...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐进，唐人虎，郭伟，朱庆荣，王乐，董琳琳，陈楠，潘聪超，
申请(专利权)人：北京中创碳投科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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