【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳计量核算，尤其涉及基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法。
技术介绍
1、当前，涉及碳计量核算的相关技术包括：
2、碳计量核算：碳计量核算是评估和核算碳排放量的过程，用于衡量企业、组织或个体的碳排放水平，传统的碳计量核算方法主要基于特定的碳计量协议或标准，例如碳足迹计算、生命周期评价等。
3、知识图谱：知识图谱是一种基于图的知识表示模型，用于组织和存储实体、属性和关系之间的知识，它可以将复杂的数据结构转化为图的形式，便于实体之间的关联和查询。
4、多协议碳计量：不同的碳计量协议或标准在碳排放计量指标、计算方法和数据要求等方面存在差异，面对不同的需求和目标，需要针对不同的协议进行碳计量核算，并进行指标的比较和转化。
5、机器学习：机器学习是一种人工智能的方法，通过构建和训练模型，使计算机从数据中自动学习并进行预测和决策，机器学习技术可以应用于碳计量中的数据处理、模型建立和预测等方面，提高计算效率和准确性。但是其现有技术中心的缺陷在于存在数据集样本数量的限制。
6、...
【技术保护点】
1.基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法，其特征在于：所述步骤1中抽取的实体、属性和关系具体包括：抽取碳排放源和碳计量方法的实体，以及抽取碳排放量和碳计量单位的属性，由此建立实体和属性之间的关系，构建碳计量知识图谱。
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法，其特征在于：所述步骤2进一步包括：根据碳计量知识图谱中的关系和规则，将不同协议下的碳计量指标进行转化；比较转化后的碳计量指标，获得相应的分析和评估结果。
4.根据...
【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法，其特征在于：所述步骤1中抽取的实体、属性和关系具体包括：抽取碳排放源和碳计量方法的实体，以及抽取碳排放量和碳计量单位的属性，由此建立实体和属性之间的关系，构建碳计量知识图谱。
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的面向多协议碳计量核算方法，其特征在于：所述步骤2进一步...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，陈莹，刘涓钰，张来东，张雪成，李欣悦，彭晓武，王思珏，李永庆，卫晨，王孝元，毛振，孟俊利，汪良，韩树旺，罗俊婷，王维华，
申请(专利权)人：天津市普迅电力信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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