【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳足迹核算，特别是一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法及系统。
技术介绍
1、随着全球气候变暖和碳中和目标的提出，对降低碳排放提出了更高要求。电力行业作为高碳排放行业，正积极推动绿色低碳发展。电力碳排放因子的选择通常使用国家发布的用于碳核查的排放因子，或国际通用背景数据库的电力碳足迹值，导致产品的碳足迹核算分析准确性不足，缺乏企业绿色转型提供数据支持，无法满足电网绿色采购等要求，不利于推动整个电力行业以及相关上下游企业的低碳发展。
2、传统的碳足迹核算方法，基于活动数据和排放因子的方法这是最常见的方法，它通过将活动数据(例如，燃料消耗量、电力使用量等)与相应的排放因子(即单位活动产生的碳排放量)相乘来计算碳排放。这种方法往往缺乏对能源混合和碳排放因子随时间和地点变化的考虑，可能导致不精确或过时的估算。
3、生命周期评估(lca)是一种更全面的方法，考虑了产品从原材料采集、制造、使用到废弃处理的整个生命周期内的碳排放。lca通常需要大量的数据，且计算过程复杂。对于不同产品和行业的特定细节缺乏灵活性。
4、直接测量法直接测量排放源的碳排放，例如通过烟囱排放监测。成本高昂，且只适用于直接排放，无法有效估算间接排放。
5、我方专利技术通过构建一个描述电力消耗与碳排放关系的电碳耦合模型，更精确地反映了电力消耗对碳排放的影响。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，包括，收集高耗能产品生产过程中电力消耗及生成电力的碳排放因子的数据；构建描述电力消耗与碳排放关系的电碳耦合模型，并迭代优化；使用电碳耦合模型，结合收集的电力消费数据和对应时间周期内的电力碳排放因子核算每个阶段的电力产生的直接消耗的能源的碳排放量；分析和计算产品生产中原材料和其他间接环节消耗的能源的间接碳排放，对结果进行验证。
4、作为本专利技术所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的一种优选方案，其中：所述生成电力的碳排放因子包括燃煤发电的碳排放因子、天然气发电的碳排放因子、石油发电的碳排放因子及新能源发电的碳排放因子；所述燃煤发电的碳排放因子表示为：
5、
6、其中，ef煤为燃煤发电的碳排放因子，m为燃烧的煤炭量，fm为煤炭的碳含量，e为发电量；所述天然气发电的碳排放因子表示为：
7、
8、其中，ef气为燃煤发电的碳排放因子，g为燃烧的天然气量，fg为天然气的碳含量；所述石油发电的碳排放因子表示为：
9、
10、其中，ef油为石油发电的碳排放因子，m为燃烧的石油量，fm为石油的碳含量；所述新能源发电的碳排放因子为零。
11、作为本专利技术所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的一种优选方案，其中：所述电碳耦合模型表示为：
12、
13、其中，c直接为直接碳排放量，α和β为模型参数，ee为电力消耗量，ef为碳排放因子，ε为误差项，fi(xi)为其他影响碳排放的因素；所述其他影响碳排放的因素包括气候因素、地理位置因素及发电效率因素。
14、作为本专利技术所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的一种优选方案，其中：所述迭代优化包括，给定初始值α(0)和β(0)，定义损失函数表示为：
15、
16、其中，l为损失函数，m为数据点的数量，j为第j个数据点，c实际，j为j点的实际碳排放量，c模型，j为j点的电碳耦合模型计算碳排放量；计算损失函数的梯度，根据梯度和学习率更新参数，表示为：
17、
18、
19、其中，α(t+1)为第t+1为迭代后的α，α(t)为第t次迭代后的α，λ为学习率，β(t+1)为第t+1为迭代后的β，β(t)为第t次迭代后的β。
20、作为本专利技术所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的一种优选方案，其中：所述迭代优化还包括，在每次迭代后，计算c实际，j与c模型，j的差值，将差值与模型阈值比较，若差值小于模型阈值，则迭代停止，模型训练完成；若经过迭代次数阈值次迭代后，差值仍大于模型阈值，则模型未达到预期的标准，重新评估和调整模型，包括调整模型的复杂度、优化特征选择和调整模型参数，仔细分析数据质量，重新进行参数调整。
21、作为本专利技术所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的一种优选方案，其中：所述间接碳排放表示为：
22、
23、其中，c间接为间接碳排放，p为生成环节的总数，q为第p个生成环节的步骤的数量，p为第p个生产环节，q为第q个步骤，epq为第p个生产环节的第q个步骤的直接能源消耗量，efpq为第p个生产环节的第q个步骤的能源消耗的碳排放因子，lpq为第p个生产环节的第q个步骤的物流能源消耗量，为物流能源消耗的碳排放因子，dpq为反映每个步骤间接影响的系数；
24、c＝c直接+c间接
25、其中，c为总的碳排放量。
26、作为本专利技术所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的一种优选方案，其中：所述对结果进行验证包括，将总的碳排放量与实际总碳排放量进行比较，若总的碳排放量与实际总碳排放量的差值小于验证阈值，则碳足迹核算合理，使用方法实时监测碳足迹，并逐步减少碳排放；若总的碳排放量与实际总碳排放量的差值大于验证阈值，则碳足迹核算不合理，检查并调整模型的参数，提高数据质量，重新评估和调整模型所使用的特征，重新进行碳排放核算。
27、本专利技术的另外一个目的是提供一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的系统，其能通过构建核算高耗能产品碳足迹系统，解决了一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的问题。
28、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的系统，包括，数据采集模块、数据处理分析模块、电碳耦合模型模块、碳排放核算模块及验证和调整模块；所述数据采集模块负责收集与高耗能产品生产相关的所有必要数据，包括电力消耗数据、原材料使用数据、物流数据；所述数据处理分析模块处理收集到的数据，进行进一步分析；所述电碳耦合模型模块根据提供的方法和公式，使用处理后的数据构建和运行电碳耦合模型；所述碳排放核算模块利用电碳耦合模型的输出来计算高耗能产品的总碳足迹；所述验证和调整模块对计算出的碳足迹进行验证和调整。
29、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的步骤。
30、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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述生成电力的碳排放因子包括燃煤发电的碳排放因子、天然气发电的碳排放因子、石油发电的碳排放因子及新能源发电的碳排放因子；
3.如权利要求2所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述电碳耦合模型表示为，
4.如权利要求3所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述迭代优化包括，给定初始值α(0)和β(0)，定义损失函数表示为，
5.如权利要求4所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述迭代优化还包括，在每次迭代后，计算C实际，j与C模型，j的差值，将差值与模型阈值比较，若差值小于模型阈值，则迭代停止，模型训练完成；
6.如权利要求5所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述间接碳排放表示为，
7.如权利要求6所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述对
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的系统，其特征在于：包括，数据采集模块、数据处理分析模块、电碳耦合模型模块、碳排放核算模块及验证和调整模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的步骤。
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：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述生成电力的碳排放因子包括燃煤发电的碳排放因子、天然气发电的碳排放因子、石油发电的碳排放因子及新能源发电的碳排放因子；
3.如权利要求2所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述电碳耦合模型表示为，
4.如权利要求3所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述迭代优化包括，给定初始值α(0)和β(0)，定义损失函数表示为，
5.如权利要求4所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述迭代优化还包括，在每次迭代后，计算c实际，j与c模型，j的差值，将差值与模型阈值比较，若差值小于模型阈值，则迭代停止，模型训练完成；
6.如权利要求5所述的一种基于电碳耦合核算高耗能产品碳足迹的方法，其特征在于：所述间...
【专利技术属性】
技术研发人员：李申章，白彪，耿贞伟，张莉娜，何映军，宁浩宇，赛俊聪，赵晓平，黎悦天，谷建龙，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：
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