本发明专利技术提供一种基于Copula函数的水‑能‑碳关联综合风险评估方法及装置，属于水务系统技术领域，其中方法包括：基于预先建立的水‑能‑碳关联的系统动力学模型，确定固定时段内目标区域的水资源压力指数预测值、能源压力指数预测值和碳排放压力指数预测值；水‑能‑碳关联的系统动力学模型是基于目标区域内的至少一个子系统的变量确定的；基于水资源压力指数预测值、能源压力指数预测值和碳排放压力指数预测值，确定水资源压力指数预测值、能源压力指数预测值和碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数；基于各边缘分布函数拟合目标区域的三维Copula函数，得到目标区域的水‑能‑碳关联风险概率值；基于关联风险概率值对目标区域的水‑能‑碳关联综合风险进行评估。本发明专利技术的方法提升了综合风险评估的准确性。
1、水资源、能源和碳排放是影响经济社会发展的关键要素，三者相互依存、相互制约。水资源在提取、加工、输配、污水处理等阶段均需要能源提供支持，而能源在开采、洗选、发电等环节也依赖于水，同时能源生产和污水处理过程中排放大量温室气体，是不可忽视的碳排放源。因此，对于实现资源高效利用，推动城市绿色低碳发展具有重要意义。
3、但是，当前研究更多关注温室气体过度排放、水资源短缺等单一风险，对于水-能-碳关联综合风险的定量研究相对较少。在社会经济因素的作用下，水资源子系统、能源子系统与碳排放子系统的压力水平存在非线性相关，仅对三者进行简单叠加难以刻画水-能-碳关联的综合风险，导致综合风险评估的准确率较低。
3、基于预先建立的水-能-碳关联的系统动力学模型，确定固定时段内目标区域的水资源压力指数预测值、能源压力指数预测值和碳排放压力指数预测值；所述水-能-碳关联的系统动力学模型是基于所述目标区域内的至少一个子系统的变量确定的；
>4、基于所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值，确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数；5、基于各所述边缘分布函数拟合所述目标区域的三维copula函数，得到所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值；
6、基于所述关联风险概率值对所述目标区域的水-能-碳关联综合风险进行评估。
7、根据本专利技术提供的一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，所述基于各所述边缘分布函数拟合所述目标区域的三维copula函数，得到所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值，包括：
8、基于各所述边缘分布函数，采用公式(1)确定所述目标区域的三维copula函数：
9、f(x1,x2,x3)＝c(fwpi(x1),fepi(x2),fcpi(x3)) (1)
10、其中，f(x1,x2,x3)为所述三维copula函数；
11、fwpi(x1),fepi(x2),fcpi(x3)分别为所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数；
12、基于所述目标区域的三维copula函数，采用公式(2)确定所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值：
13、prisk-wec＝1-p(wpi≤1,epi≤1,cpi≤1)＝1-c(fwpi(1),fepi(1),fcpi(1)) (2)
14、其中，prisk-wec为所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值，p(wpi≤1,epi≤1,cpi≤1)为所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值均不大于1的概率。
15、根据本专利技术提供的一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，所述基于所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值，确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数，包括：
16、基于k-s检验方法对所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值服从的理论分布进行检测，确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数；
17、所述理论分布包括normal分布、gamma分布、lognormal分布、weibull分布中的至少一项。
18、根据本专利技术提供的一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，基于所述k-s检验方法，采用公式(3)对所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值服从的理论分布进行检测：
19、d＝max1≤i≤n(|fn(xi)-ft(xi)|) (3)
20、其中，d为所述k-s检验方法的统计量，n为样本量，fn(xi)为样本数据的实际累积分布函数，ft(xi)为样本数据的理论分布函数；其中，各所述样本数据为所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值。
21、根据本专利技术提供的一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，采用公式(4)-(6)确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值：
22、
23、
24、
25、其中，wpi为所述水资源压力指数预测值，tws为所述目标区域在所述固定时段内某一年份的供水总量，twd为所述目标区域在所述固定时段内某一年份的需水总量；epi为所述能源压力指数，tes为所述目标区域在所述固定时段内某一年份的供能总量，ted为所述目标区域在所述固定时段内某一年份的需能总量；cpi为所述碳排放压力指数，cep为所述目标区域在所述固定时段内某一年份的碳排放量，cepupperlimit为所述目标区域的碳排放量的上限值。
26、根据本专利技术提供的一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，所述基于各所述边缘分布函数拟合所述目标区域的三维copula函数，得到所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值之前，所述方法还包括：
27、计算所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值两两之间的pearson相关系数；
28、采用公式(7)计算所述pearson相关系数：
29、
30、其中，n为样本量，和分别为xi，yi序列的平均值，和分别为xi，yi序列的方差，xi，yi分别为所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值中的任意两个指数的值。
31、根据本专利技术提供的一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，所述计算所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值两两之间的pearson相关系数之前，所述方法还包括：
32、基于所述目标区域的各所述变量的实际测量值和所述系统动力学模型的模拟值，计算相对误差和决定系数以验证模型的有效性。
33、本专利技术还提供一种基于copula函数的水-能-碳关本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，所述基于各所述边缘分布函数拟合所述目标区域的三维Copula函数，得到所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值，包括：
3.根据权利要求1所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，所述基于所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值，确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，基于所述K-S检验方法，采用公式(3)对所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值服从的理论分布进行检测：
5.根据权利要求2所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，采用公式(4)-(6)确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值：
6.根据权利要求1所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，所述基于各所述边缘分布函数拟合所述目标区域的三维Copula函数，得到所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，所述计算所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值两两之间的Pearson相关系数之前，所述方法还包括：
8.一种基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法。
10.一种非暂态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权利要求1至7任一项所述的基于Copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，所述基于各所述边缘分布函数拟合所述目标区域的三维copula函数，得到所述目标区域的水-能-碳关联风险概率值，包括：
3.根据权利要求1所述的基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，所述基于所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值，确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值分别对应的边缘分布函数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，基于所述k-s检验方法，采用公式(3)对所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所述碳排放压力指数预测值服从的理论分布进行检测：
5.根据权利要求2所述的基于copula函数的水-能-碳关联综合风险评估方法，其特征在于，采用公式(4)-(6)确定所述水资源压力指数预测值、所述能源压力指数预测值和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：房德琳，方佳妮，吕桐，陈彬，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：
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