一种碳排放量的预测方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于碳排放监测技术领域，提供了一种碳排放量的预测方法及相关装置，其方法包括获取各行业的碳排放总量和用电总量；计算碳排放总量和用电总量的关联度指数来筛选目标监测行业，获取目标监测行业的碳排放量和用电量，并根据碳排放量和用电量计算基于目标监测行业的电碳传导系数，根据目标监测行业匹配目标监测企业，基于随机性、周期性及气候因素构建目标监测企业的用电量预测模型；获取目标监测企业的实际用电量并输入至用电量预测模型中进行训练；将输出的用电量预测值匹配电碳传导系数；生成碳排放量预测值。本发明专利技术基于碳排放与用电量的线性关系，通过用电量的预测来估算碳排放的预测值，有效提高碳排放预测的效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳排放监测，特别涉及一种碳排放量的预测方法及相关装置。

技术介绍

1、

2、现有技术中，碳排放监测技术主要分为核算法和实时监测法两种主要类型。核算法不直接对co2排放进行测量，而是依据排放因子法或物料平衡法来估算由特定活动引起的co2排放量。实时监测法也被称作直接测量法，该方法利用连续排放监测系统(cems)实时监控排放源排出的co2浓度和流量，以获取co2的即时和持续排放数据。实时监测法通过监测仪器或者持续计量设备测量排放气体的流量、速度和浓度来确定总排放量，分为手动监测和持续烟气排放监测，前者通过现场设备进行临时测量，而后者专注于对例如火电厂这样的设施进行持续监测，以准确计算烟道气中的二氧化碳浓度和排放量。由于碳排放存在一定的波动性，利用核算法估算就会出现得到的预测值存在误差的问题。而实时监测法虽然预测准确率相对较高，但是基于数据量比较大的情况下，监测效率低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种碳排放量的预测方法及相关装置，用于解决碳排放量监测效率低的问题。

2本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述通过计算所述碳排放总量和用电总量的关联度指数来筛选目标监测行业，包括：

3.根据权利要求2所述的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述电碳关联度指标的表达式推导过程如下：

4.根据权利要求1所述的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述根据所述碳排放量和用电量计算基于所述目标监测行业的电碳传导系数，包括：

5.根据权利要求1所说的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述基于随机性、周期性及气候因素构建所述目标监测企业的用电量预测模型，包括：...

【技术特征摘要】

1.一种碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述通过计算所述碳排放总量和用电总量的关联度指数来筛选目标监测行业，包括：

3.根据权利要求2所述的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述电碳关联度指标的表达式推导过程如下：

4.根据权利要求1所述的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述根据所述碳排放量和用电量计算基于所述目标监测行业的电碳传导系数，包括：

5.根据权利要求1所说的碳排放量的预测方法，其特征在于，所述基于随机性、周期性及气候因素构建所述目标监测企业的用电量预测模型，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：周春丽，唐慧珍，朱德燕，陈浩，林溪桥，罗启登，谭晓虹，崔志威，王人浩，张文丰，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：