本发明专利技术涉及环境保护技术领域，具体为一种温室气体排放控制方法及系统，包括以下步骤：使用工业互联网标识技术，部署传感器和智能终端于关键碳排放源点，进行实时数据采集，数据处理采用快速傅里叶变换来分析时域和频域特性，生成实时碳排放源数据集。本发明专利技术中，利用工业互联网标识技术实现精确监测，保证实时准确数据采集。通过快速傅里叶变换揭示数据规律，通过自适应滤波算法确保数据清晰度，提高核算准确性。最小二乘法和排放因子法交叉验证增强结果可靠性。大数据分析和k‑均值聚类算法深入探究碳排放模式趋势，为决策者提供策略建议。结合支持向量机和遗传算法精确预测和调整控制策略，实现持续温室气体排放优化。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境保护，尤其涉及一种温室气体排放控制方法及系统。
技术介绍
1、环境保护
是指通过科学的、技术的手段，保护和改善自然环境、减少对环境的污染和破坏的领域。这个领域包括了各种控制、治理和管理环境问题的技术和方法。
2、其中，温室气体排放控制方法是一种在环境保护
中应用的具体方法。它主要是针对温室气体的排放进行控制和减少，以应对气候变化和全球变暖等环境问题。该方法的目的是减少温室气体的排放量，以达到降低全球温室效应、减缓气候变化的目标。温室气体包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮等多种气体，它们的排放与工业、交通、农业等人类活动密切相关。方法包括使用清洁能源、改善工业生产过程、提高能源利用效率、推广节能技术、制定环境管理政策和法规、加强排放监管机制、国际合作等。通过综合应用这些手段，温室气体排放控制方法旨在降低温室气体的排放量，减缓全球气候变化的速度，保护和改善环境质量，并推动可持续发展。
3、现有的温室气体排放控制方法在多个环节存在不足。首先，现有方法在数据采集环节可能没有充分利用先进的工业互联网技术，导致数据可能存在时效性和准确性问题。其次，在数据处理和核算环节，缺乏有效的交叉验证手段，可能导致核算结果的偏差。现有方法在碳排放模式和趋势的分析上，可能仅停留在表面，缺乏深度和细致的探讨。此外，现有控制策略可能没有充分利用算法优化，导致策略的实施效果不佳。总体上，现有方法在数据采集、处理、分析和控制策略等多个环节都存在一定的局限性，难以满足温室气体排放控制的日益严格的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种温室气体排放控制方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种温室气体排放控制方法，包括以下步骤：
3、s1：使用工业互联网标识技术，部署传感器和智能终端于关键碳排放源点，进行实时数据采集，数据处理采用快速傅里叶变换来分析时域和频域特性，生成实时碳排放源数据集；
4、s2：基于所述实时碳排放源数据集，应用自适应滤波算法进行数据清洗和标准化，得到规范化的碳排放数据集；
5、s3：基于所述规范化的碳排放数据集，采用最小二乘法进行碳排放量的核算，与排放因子法进行交叉验证，生成碳排放核算结果；
6、s4：对所述碳排放核算结果进行大数据分析，采用k-均值聚类算法来识别碳排放模式和趋势，产生深度碳排放分析报告和可视化数据；
7、s5：利用所述深度碳排放分析报告和可视化数据，采用支持向量机进行碳排放预测，并用遗传算法优化控制策略，生成碳排放预测和优化控制方案；
8、s6：基于所述碳排放预测和优化控制方案，实时调整生产和能源消耗，使用在线学习算法进行效果监测和调整，产生实时碳排放报告和减排效果评估。
9、作为本专利技术的进一步方案，使用工业互联网标识技术，部署传感器和智能终端于关键碳排放源点，进行实时数据采集，数据处理采用快速傅里叶变换来分析时域和频域特性，生成实时碳排放源数据集的步骤具体为：
10、s101：利用工业互联网标识技术，选用低功耗蓝牙传感器部署于关键碳排放源点，使得传感器节点具有唯一标识符，建立碳排放源点传感器部署；
11、s102：基于所述碳排放源点传感器部署，通过mqtt协议获取实时原始碳排放数据；
12、s103：对所述实时原始碳排放数据使用k-均值聚类进行数据分组，以筛选出关键数据字段，建立关键碳排放数据；
13、s104：利用快速傅里叶变换，对关键碳排放数据进行时域和频域分析，识别波形模式和异常频率，实时碳排放源数据集。
14、作为本专利技术的进一步方案，基于所述实时碳排放源数据集，应用自适应滤波算法进行数据清洗和标准化，得到规范化的碳排放数据集的步骤具体为：
15、s201：对所述实时碳排放源数据集应用z-分数方法，进行噪声和异常值的标准化处理，获取去噪初步数据集；
16、s202：基于所述去噪初步数据集，使用卡尔曼滤波器进行数据清洗，获取清洗后的碳排放数据；
17、s203：基于所述清洗后的碳排放数据，应用归一化算法对数据进行格式标准化，生成标准化数据集；
18、s204：基于所述标准化数据集，使用主成分分析进行降维和整合，消除冗余信息，生成规范化的碳排放数据集。
19、作为本专利技术的进一步方案，基于所述规范化的碳排放数据集，采用最小二乘法进行碳排放量的核算，与排放因子法进行交叉验证，生成碳排放核算结果的步骤具体为：
20、s301：从所述规范化的碳排放数据集中，利用支持向量机进行特征选择，建立碳排放核算关键特征集；
21、s302：基于所述碳排放核算关键特征集，运用最小二乘法建立线性回归模型，估算碳排放量，生成初步碳排放核算估算值；
22、s303：利用排放因子法，并基于已有的排放因子数据库，对所述初步碳排放核算估算值进行交叉验证，生成排放因子法核算值；
23、s304：综合所述初步碳排放核算估算值和排放因子法核算值，应用蒙特卡洛模拟进行误差范围的计算和结果修正，生成碳排放核算结果。
24、作为本专利技术的进一步方案，对所述碳排放核算结果进行大数据分析，采用k-均值聚类算法来识别碳排放模式和趋势，产生深度碳排放分析报告和可视化数据的步骤具体为：
25、s401：导入生成碳排放核算结果，采用z-分数方法进行数据标准化和异常值检测，生成预处理后的碳排放数据；
26、s402：基于所述预处理后的碳排放数据，采用k-均值聚类算法确定最佳的k值对数据进行分类，找出不同的碳排放模式，获取碳排放模式标签数据；
27、s403：利用碳排放模式标签数据，进行滑动窗口法时序分析识别碳排放趋势，生成碳排放趋势分析报告；
28、s404：结合所述碳排放趋势分析报告，采用数据可视化工具，生成深度碳排放分析报告和可视化数据。
29、作为本专利技术的进一步方案，利用所述深度碳排放分析报告和可视化数据，采用支持向量机进行碳排放预测，并用遗传算法优化控制策略，生成碳排放预测和优化控制方案的步骤具体为：
30、s501：基于所述深度碳排放分析报告和可视化数据，选取关键特征，并使用主成分分析进行数据降维，整理为支持向量机训练数据集；
31、s502：使用支持向量机训练数据集，利用支持向量机和径向基函数，建立碳排放预测模型；
32、s503：基于所述碳排放预测模型，采用遗传算法和适应度函数进行模型参数优化和控制策略优化，生成优化后的碳排放控制策略；
33、s504：利用所述优化后的碳排放控制策略，预测未来的碳排放情况，生成碳排放预测和优化控制方案。
34、作为本专利技术的进一步方案，基于所述碳排放预测和优化控制方案，实时调整生产和能源消耗，使用在线学习算法进行效果监测和调整，本文档来自技高网
...
【技术保护点】
1.一种温室气体排放控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，使用工业互联网标识技术，部署传感器和智能终端于关键碳排放源点，进行实时数据采集，数据处理采用快速傅里叶变换来分析时域和频域特性，生成实时碳排放源数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，基于所述实时碳排放源数据集，应用自适应滤波算法进行数据清洗和标准化，得到规范化的碳排放数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，基于所述规范化的碳排放数据集，采用最小二乘法进行碳排放量的核算，与排放因子法进行交叉验证，生成碳排放核算结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，对所述碳排放核算结果进行大数据分析，采用k-均值聚类算法来识别碳排放模式和趋势，产生深度碳排放分析报告和可视化数据的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，利用所述深度碳排放分析报告和可视化数据，采用支持向量机进行碳排放预测，并用遗传算法优化控制策略，生成碳排放预测和优化控制方案的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，基于所述碳排放预测和优化控制方案，实时调整生产和能源消耗，使用在线学习算法进行效果监测和调整，产生实时碳排放报告和减排效果评估的步骤具体为：
8.一种温室气体排放控制系统，其特征在于，所述温室气体排放控制系统用于执行权利要求1-7任一所述的温室气体排放控制方法，所述温室气体排放控制系统是由数据采集模块、数据预处理模块、核算分析模块、预测优化模块、实施调整模块组成。
9.根据权利要求8所述的温室气体排放控制系统，其特征在于，所述数据采集模块基于工业互联网标识技术，采用MQTT协议和K-均值聚类算法获取并筛选碳排放数据，生成实时碳排放源数据集；
10.根据权利要求8所述的温室气体排放控制系统，其特征在于，所述数据采集模块包括传感器部署子模块、数据获取子模块、关键数据筛选子模块、波形及异常频率识别子模块；
...
【技术特征摘要】
1.一种温室气体排放控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，使用工业互联网标识技术，部署传感器和智能终端于关键碳排放源点，进行实时数据采集，数据处理采用快速傅里叶变换来分析时域和频域特性，生成实时碳排放源数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，基于所述实时碳排放源数据集，应用自适应滤波算法进行数据清洗和标准化，得到规范化的碳排放数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，基于所述规范化的碳排放数据集，采用最小二乘法进行碳排放量的核算，与排放因子法进行交叉验证，生成碳排放核算结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，对所述碳排放核算结果进行大数据分析，采用k-均值聚类算法来识别碳排放模式和趋势，产生深度碳排放分析报告和可视化数据的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的温室气体排放控制方法，其特征在于，利用所述深...
【专利技术属性】
技术研发人员：高国辉，周世武，庄圣炜，李春涛，何仪，蒋均恒，冯晶晶，
申请(专利权)人：广东埃文低碳科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。