碳排放量的监测方法、装置、存储介质及碳排放终端制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种碳排放量的监测方法、装置、存储介质及碳排放终端，涉及环境监测领域。本申请通过自动采集总电表数据并利用预训练模型精准识别设备类型与数量，实现了能耗的精细分解。结合设备能耗与碳排放因子，精确计算出各设备碳排放量，进而汇总得出总碳排放量。这一过程减少了人工干预，提高了核算效率，确保了数据的准确性。此方案不仅让企业轻松掌握碳排放全貌，还为节能减排措施的制定提供了坚实数据支撑，有力推动了绿色发展与可持续发展战略的实施。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及环境监测领域，尤其涉及一种碳排放量的监测方法、装置、存储介质及碳排放终端。

技术介绍

1、在应对全球气候变化和推动可持续发展的背景下，准确监测和管理碳排放成为关键。现有技术多依赖于离线采样和实验室分析，这些方法存在监测频率低、数据时效性差、无法实时反映碳排放动态等问题。此外，传统监测手段成本高昂，难以大规模部署，且数据处理多依赖人工，准确性和效率受限。随着工业自动化和智能化的发展，迫切需要一种能够实时、准确、高效监测能耗网络的碳排放量的方案。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了碳排放量的监测方法、装置、存储介质及碳排放终端，可以解决现有技术中无法准确检测碳排放量的问题。所述技术方案如下：

2、第一方面，本申请实施例提供了一种碳排放量的监测方法，所述方法包括：

3、获取能耗网络中总电表测量的总电表特征数据；所述总电表特征数据包括：电流值、电压值、有功功率和无功功率中的一种或多种；

4、根据预先训练的多个设备识别模型对所述总电表特征数据进行识别，得到所述能耗网络中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种碳排放量的监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的多个设备识别模型对所述总电表特征数据进行识别，得到所述能耗网络中的全部设备类型和设备数量；所述多个设备识别模型用于识别不同的设备类型，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取能耗网络中总电表测量的总电表特征数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述能耗时间序列进行能耗分解得到识别出的各个设备类型的能耗值，包括：

5.根据权利要求1或2或4所述的方法，其特征在于，还包括：

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【技术特征摘要】

1.一种碳排放量的监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的多个设备识别模型对所述总电表特征数据进行识别，得到所述能耗网络中的全部设备类型和设备数量；所述多个设备识别模型用于识别不同的设备类型，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取能耗网络中总电表测量的总电表特征数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述能耗时间序列进行能耗分解得到识别出的各个设备类型的能耗值，包括：

5.根据权利要求1或2或4所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴丹，林武星，杜洪波，穆洪伟，段雪静，丁平刚，
申请(专利权)人：远光能源互联网产业发展横琴有限公司，
类型：发明
国别省市：