【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，属于碳排放管理领域。
技术介绍
1、随着全球气候变化问题的加剧，温室气体(ghg)排放控制已成为各国政府和国际组织的重要议题；二氧化碳(co2)作为主要的温室气体，其排放量的控制对遏制全球气温上升具有关键意义。
2、工业企业是碳排放的主要来源之一，其碳绩效的有效评价与管理对于实现国家和区域的碳减排目标具有重要意义；然而，现有的碳绩效评价方法主要依赖企业自报数据，这种依赖性带来了数据真实性和完整性难以保障的问题；企业在自报过程中可能存在数据造假、选择性披露等行为，导致碳绩效评价结果的准确性和可信度受到质疑；此外，传统的碳绩效评价方法在指标体系的构建上往往较为粗放，未能充分考虑不同行业、不同企业及其内部各部门的碳排放特征，难以全面反映企业的碳管理水平；随着信息技术的迅猛发展，大数据、物联网(iot)和人工智能(ai)等技术在碳管理中的应用逐渐增多，然而，现有的碳绩效评价方法尚未充分利用这些先进技术，导致数据处理、分析和决策支持依然依赖于传统手段，效率低下且难以实现智能化管理；特别是在实时监测和跨部门协同管理方面，现有方法缺乏系统性和集成性，无法实现企业内部各部门之间的信息共享和协同工作，限制了碳绩效管理的整体提升。
3、此外，碳绩效管理不仅涉及碳排放数据的监测和核查，还包括碳成本管理、信息披露、碳足迹分析和碳审计反馈等多个方面；现有方法在这些方面的综合管理上存在不足，难以形成系统化、全方位的碳管理体系；例如，碳成本管理往往缺乏精细化的分析工具，信息披露存
技术实现思路
1、本专利技术提出的是一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其目的旨在构建碳数据驱动、碳指标管理、碳绩效评价和智能碳决策的综合管理体系。
2、本专利技术的技术解决方案：一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，该方法包括：步骤1)碳数据收集与核查；步骤2)碳绩效管理指标细化；步骤3)构建碳绩效评价模型；步骤4)智能碳决策支持。
3、进一步地，所述步骤1)碳数据收集与核查，具体包括：步骤1-1)确定企业碳排放量；步骤1-2)构建数据核查模型；所述步骤2)碳绩效管理指标细化，具体包括：步骤2-1)碳成本管理；步骤2-2)信息披露指数；步骤2-3)碳足迹监测；步骤2-4)碳审计反馈。
4、进一步地，所述步骤1-1)确定企业碳排放量，具体包括：
5、所述企业碳排放量e包括直接排放edirect、间接排放eindirect和其他间接排放eother，企业碳排放量e的计算包括如下公式(1)-公式(4)：
6、e＝edirect+eindirect+eother 公式(1)；
7、其中：
8、
9、
10、公式中ai为直接排放源i的活动数据；bj为间接排放源j的活动数据；ck为其他间接排放源k的活动数据；cfi为直接排放源i的排放因子，cfj为间接排放源j的排放因子，cfk为其他间接排放源k的排放因子；efi为直接排放源i的环境影响系数，efj为间接排放源j的环境影响系数，efk为其他间接排放源k的环境影响系数。
11、进一步地，所述数据核查模型包括：步骤1-2-1)一致性检查；步骤1-2-2)异常值检测；步骤1-2-3)数据完整性验证；
12、所述步骤1-2-1)一致性检查，具体包括如下公式(5)：
13、
14、公式中ereported为企业自报碳排放量，ecalculated为通过活动数据和排放因子计算得出的碳排放量，ε为允许的误差范围，c为企业自报碳排放量与实际计算碳排放量之间的相对误差；
15、所述步骤1-2-2)异常值检测，具体包括采用统计方法检测异常值，利用z-score进行判断，具体如下公式(6)：
16、
17、公式中μe为碳排放量的平均值，ecalculated为通过活动数据和排放因子计算得出的碳排放量，σe为碳排放量的标准差，z为某一数据点与数据集均值之间的标准差倍数，若|z|＞zthreshold，则判定为异常值，判定相应的ecalculated为异常值，zthreshold为异常值判定的阈值。
18、进一步地，所述步骤1-2-3)数据完整性验证包括利用缺失数据插补算法确保数据集的完整性；所述利用缺失数据插补算法确保数据集的完整性，具体包括如下公式(7)：
19、ecomplete＝impute(eincomplete) 公式(7)；
20、公式中，ecomplete表示经过插补处理后得到的完整数据集，eincomplete为原始数据集,原始数据集是指企业在碳绩效管理中所采集的各种活动数据；如果某些记录中存在缺失值，必须通过插补算法进行处理；impute表示通过k-近邻插补对原始数据集进行插补的操作；
21、为了确保碳排放数据的完整性，首先识别数据集eincomplete中存在缺失值的数据记录；对于包含缺失值的数据点xi，根据其余完整数据点xj的已知信息，计算两者间的欧氏距离，然后选择与该数据点距离最小的k个数据点，作为插补的参考点：
22、
23、公式中，xi和xj分别代表两个数据点，xim和xjm为第m个维度上的值，n代表数据点的维度数；
24、根据距离d(xi,xj)的大小，选取与xi最近的k个数据点xk作为参考，通过距离倒数加权，对k个邻居数据点进行插值，公式如下公式(7-2)：
25、
26、公式中为插值后的值，xk为第k个邻居的值，为权重，dk为与第k个邻居的距离；将计算得到的插补值替换原始数据中的缺失值，生成完整的数据集ecomplete。
27、进一步地，所述步骤2-1)碳成本管理包括碳成本计算，碳成本计算公式考虑了碳税和碳交易价格；所述碳成本计算包括如下公式(8)：
28、
29、公式中ccarbon为碳成本，ptax为碳税价格，ptrade,t为碳交易价格在时间t的价格，edirect,t为企业在时间t的碳交易量，etrade,t为企业在时间t的碳交易量；所述步骤2-2)信息披露指数，具体包括用层次分析法确定权重，并通过模糊综合评价方法进行如公式(9)所示的计算：
30、
31、公式中i为信息披露指数，q为信息披露项的数量，sl为信息披露项l的模糊评价值，ωl,updated为通过层次分析法(ahp)确定的信息披露项l的权重，μ(sl)为模糊综合评价函数，用于将模糊评价结果转化为确定性评分；
32、所述步骤2-3)碳足迹监测包括采用加权碳强度模型进行计算碳足迹监测指数，具体如下公式(10)：
33、
34、公式中f为碳足迹监测指数，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是包括：步骤1)碳数据收集与核查；步骤2)碳绩效管理指标细化；步骤3)构建碳绩效评价模型；步骤4)智能碳决策支持。
2.根据权利要求1所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤1)碳数据收集与核查，具体包括：步骤1-1)确定企业碳排放量；步骤1-2)构建数据核查模型；所述步骤2)碳绩效管理指标细化，具体包括：步骤2-1)碳成本管理；步骤2-2)信息披露指数；步骤2-3)碳足迹监测；步骤2-4)碳审计反馈。
3.根据权利要求2所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤1-1)确定企业碳排放量，具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述数据核查模型包括：步骤1-2-1)一致性检查；步骤1-2-2)异常值检测；步骤1-2-3)数据完整性验证；
5.根据权利要求4所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤1-2-3)数据完整性验证包括利用缺失数据插补算法确保数据集的完整性；所述
6.根据权利要求2所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤2-1)碳成本管理包括碳成本计算，所述碳成本计算包括如下公式(8)：
7.根据权利要求1所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤3)构建碳绩效评价模型，具体包括：步骤3-1)构建绩效评分模型；步骤3-2)标准化处理；步骤3-3)权重确定；步骤3-4)利用综合评分公式得到综合评分；所述步骤4)智能碳决策支持，具体包括：步骤4-1)优化模型；步骤4-2)决策变量；步骤4-3)约束条件。
8.根据权利要求7所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤3-1)构建绩效评分模型，具体包括采用多指标综合评价模型，结合主成分分析进行降维处理得到综合碳绩效评分，具体如下公式(12)：
9.根据权利要求7所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤4-1)优化模型，具体包括采用多目标优化模型，平衡碳绩效评分P与企业经济效益Eeconmic，具体如下公式(19)-公式(22)：
10.根据权利要求7所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤4-2)决策变量包括各碳减排措施的实施力度Q＝{Q1,Q2,...,QL}，以及碳交易量Etrade：
...【技术特征摘要】
1.一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是包括：步骤1)碳数据收集与核查；步骤2)碳绩效管理指标细化；步骤3)构建碳绩效评价模型；步骤4)智能碳决策支持。
2.根据权利要求1所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤1)碳数据收集与核查，具体包括：步骤1-1)确定企业碳排放量；步骤1-2)构建数据核查模型；所述步骤2)碳绩效管理指标细化，具体包括：步骤2-1)碳成本管理；步骤2-2)信息披露指数；步骤2-3)碳足迹监测；步骤2-4)碳审计反馈。
3.根据权利要求2所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤1-1)确定企业碳排放量，具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述数据核查模型包括：步骤1-2-1)一致性检查；步骤1-2-2)异常值检测；步骤1-2-3)数据完整性验证；
5.根据权利要求4所述的一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，其特征是所述步骤1-2-3)数据完整性验证包括利用缺失数据插补算法确保数据集的完整性；所述利用缺失数据插补算法确保数据集的完整性，具体包括如下公式(7)：
6.根据权利要求2所述的一种基于监管数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘元莹，郭金坤，鞠益宏，李静，眭桐桐，俞文帅，戴科星，夏鹏程，王雨薇，刘京易，戴婷婷，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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