一种基于大数据的碳排放核算管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及碳排放数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的碳排放核算管理方法及系统。该发明专利技术遍历无向图，获得强相关碳排放源组合；获取每行的数据聚类簇，根据每个数据聚类簇内每个数据点位置特征、数值特性和邻域范围内数据点之间的差异特征获得每个数据点的趋势敏感性指标；根据每行数据的直线方程的斜率、主要周期分量和每行数据与对应强相关碳排放源组合中其他每行数据之间的所述相关系数均值，获得强相关碳排放源组合每行数据与所有其他行数据之间的碳排放源组合协同程度；进而获得自适应收缩因子，进行异常检测。本发明专利技术获取自适应的收缩因子对数据集进行异常检测，便于适应不同数据集的特性，提高异常检测效果和核算管理的精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳排放数据处理，具体涉及一种基于大数据的碳排放核算管理方法及系统。

技术介绍

1、碳排放核算有助于企业识别排放源、监测排放趋势、制定减排策略，是可持续经营和环保目标实现的基础。但是由于碳排放数据通常包含大量的复杂信息，其中可能存在错误、不一致或异常值，可能会出现误导性的分析结果，甚至影响到制定减排策略的决策过程。

2、在现有技术中，数据的异常值检测算法可以帮助识别和纠正这些问题，确保核算数据的质量和可信度，增加对排放情况的理解，从而更有效地管理和减少碳排放。采用传统的cure算法对异常值进行检测，以实现对数据的异常检测；但是工厂内通常存在多个碳排放源，可能相互依赖或受到相似的外部因素影响，传统cure算法使用固定的收缩因子无法适用于所有情况，导致异常检测结果不准确，核算数据的精确性不高。

技术实现思路

1、为了解决对于多排放源，未确定合适的收缩因子导致数据异常检测效果较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的碳排放核算管理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述无向图的获取方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述强相关碳排放源组合的获取方法包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述数据聚类簇的获取方法包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述趋势敏感性指标的获取方法包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述无向图的获取方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述强相关碳排放源组合的获取方法包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述数据聚类簇的获取方法包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述趋势敏感性指标的获取方法包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳排放核算管理方法，其特征在于，所述碳排放源组合协同程度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘燕武，孙忠庆，
申请(专利权)人：北京大漂亮科技有限公司，
类型：发明
国别省市：