【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于碳排放管理，具体是一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法。
技术介绍
1、随着能源危机和气候问题越来越严重，实现低碳的可持续发展，减少碳排放量已经成为全球的普遍共识，因此，搭建清洁低碳的智慧交通碳排放量监测系统，实现城市低碳发展是十分必要的。
2、现有技术通过获取园区内企业的能源消耗量，基于能源消耗量对碳排放预算进行分配管理；然而，企业的生产效率会影响到碳排放量，例如相同产值的情况下，企业的用电量越低意味着碳排放量也会更低，现有技术难以根据企业的生产效率对碳排放预算进行准确分配，从而导致对碳排放预算分配的准确率不高，以及对碳排放预算管理的效率不高。
3、本专利技术提供了一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，用于解决企业的生产效率会影响到碳排放量，现有技术难以根据企业的生产效率对碳排放预算进行准确分配，从而导致对碳排放预算分配的准确率不高，以及对碳排放预算管理的效率不高的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，包括：
3、s1：获取园区内各企业的生产信息；其中，生产信息包括产值和用电量；
4、s2：基于生产信息中的用电量计算各企业的碳排放量；
5、s3：基于碳排放量和生产信息确定各企业的碳
6、s4：基于碳排放优先系数对各企业的碳排放预算进行分配；
7、s5：将各企业若干连续周期的碳排放量输入至碳排放量预测模型，得到碳排放量预测值；其中，碳排放量预测模型通过人工智能模型训练得到；
8、s6：基于各企业的碳排放量预测值和对应的碳排放预算进行预警，得到预警信息；其中，预警信息包括碳排放未超标和碳排放已超标。
9、优选的，所述基于生产信息中的用电量计算各企业的碳排放量，包括：
10、提取园区内各企业生产信息中的用电量；通过公式tpfi＝ydli×ef计算第i个企业的碳排放量tpfi；其中，ydli为第i个企业的用电量，ef为碳排放系数；i＝1，2，…，n，n为园区内企业的总数。
11、优选的，所述基于碳排放量和生产信息确定各企业的碳排放优先系数，包括：
12、a1：提取各企业的碳排放量和生产信息；
13、a2：基于生产信息计算各企业的产能效率比；
14、a3：通过公式tpxi＝a×cnxi+b×tpfi计算第i个企业的碳排放优先系数tpxi；其中，cnxi为第i个企业的产能效率比，a、b均为大于0的比例系数。
15、优选的，所述基于生产信息计算各企业的产能效率比，包括：
16、提取各企业生产信息中的用电量和产值，获取各企业的贡献因子；通过公式cnxi＝(gyi×czi)/ydli计算得到第i个企业的产能效率比cnxi；其中，gyi为第i个企业的贡献因子，czi为第i个企业的产值。
17、本专利技术通过提取各企业生产信息中的用电量和产值，获取各企业的贡献因子，将用电量、产值和贡献因子通过公式化计算企业的产能效率比；使得计算得到的产能效率比能够准确反映出企业的能源利用情况，方便后续根据产能效率比确定企业的碳排放优先系数。
18、优选的，所述获取各企业的贡献因子，包括：
19、b1：获取企业在若干连续周期的缴税额和企业所在行业若干连续周期的平均缴税额，并进行线性拟合分别得到曲线fi(t)和曲线gi(t)；分别统计各企业的碳排放预算历史违规率和各企业的员工人数；
20、b2：通过公式计算第i个企业的缴税额累计差值fi；其中；t＝t1，t2，…，tm，tm为连续周期的总数；
21、b3：判断缴税额累计差值fi是否小于0；是，则将第i个企业的贡献因子设置为1；否，则通过公式计算第i个企业的贡献因子gyi；其中，ygsi表示第i个企业的员工人数，wgli表示第i个企业的碳排放预算历史违规率；ln()为以自然常数为底的对数函数。
22、本专利技术通过获取各企业的员工人数、缴税额和碳排放预算历史违规率，通过将各企业在若干连续周期内缴税额的积分值减去该企业所在行业在对应若干连续周期内平均缴税额的积分值，得到对应的缴税额累计差值；将缴税额累计差值小于0的企业的贡献因子设置为1；当企业的缴税额累计差值不小于0时，通过将企业的员工人数和碳排放预算历史违规率输入至公式计算对应的贡献因子；员工人数、缴税额综合考虑企业对就业率、财政纳税的贡献，碳排放预算历史违规率能够准确地反映出企业对碳排放预算的执行完成度，有利于提高对企业的碳排放预算进行分配的准确性。
23、值得注意的是，企业的员工人数越多、缴税额越高、历史碳排放预算违规率越低则相应的该企业的贡献因子越大即产能效率比更高，有利于分配更多的碳排放预算。
24、优选的，所述分别统计各企业的碳排放预算历史违规率，包括：
25、获取各企业执行碳排放预算的周期总数和实际碳排放量超出对应周期设定的碳排放预算次数，并将实际碳排放量超出对应周期设定的碳排放预算次数标记为总计违规次数；将总计违规次数除以执行碳排放预算的周期总数，得到各企业的碳排放预算历史违规率。
26、优选的，所述基于碳排放优先系数对各企业的碳排放预算进行分配，包括：
27、t1：提取园区内各企业的碳排放优先系数；获取园区的总碳排放预算；
28、t2：将各企业的碳排放优先系数分别除以园区内各企业的碳排放优先系数之和，得到各企业的分配比例；
29、t3：将园区的总碳排放预算按照比例划分为第一碳排放预算和第二碳排放预算；
30、t4：将第一碳排放预算乘以各企业的分配比例，得到各企业的碳排放预算；
31、t5：基于第二碳排放预算对各企业的碳排放预算进行动态调整。
32、本专利技术通过将各企业的碳排放优先系数分别除以园区内各企业的碳排放优先系数之和，得到各企业的分配比例；将第一碳排放预算乘以各企业的分配比例，得到各企业的碳排放预算；确保碳排放优先级更高的企业能够分配得到更多的碳排放预算，由于碳排放优先级更高往往具有更高的生产效率，因此相应地分配更多的碳排放预算可以减少园区的总体碳排放量，从而有利于提高对碳排放预算进行管理的效率。
33、优选的，所述基于第二碳排放预算对各企业的碳排放预算进行动态调整，包括：
34、z1：判断碳排放优先系数是否大于预设的优先阈值；是，则将对应企业的碳排放优先级标记为高优先级；否，将对应企业的碳排放优先级标记为低优先级；
35、z2：当碳排放优先级为高优先级的企业的碳排放量大于对应的碳排放预算时，从第二碳排放预算中分配对应数量的碳排放预算使得对应企业的碳排放预算满足生产需求；
36、z本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于生产信息中的用电量计算各企业的碳排放量，包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于碳排放量和生产信息确定各企业的碳排放优先系数，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于生产信息计算各企业的产能效率比，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述获取各企业的贡献因子，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述分别统计各企业的碳排放预算历史违规率，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于碳排放优先系数对各企业的碳排放预算进行分配，包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基
9.根据权利要求1所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述碳排放量预测模型通过人工智能模型训练得到，包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于各企业的碳排放量预测值和对应的碳排放预算进行预警，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于生产信息中的用电量计算各企业的碳排放量，包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于碳排放量和生产信息确定各企业的碳排放优先系数，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述基于生产信息计算各企业的产能效率比，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多信息分析的碳排放预算管理方法，其特征在于，所述获取各企业的贡献因子，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于多信息分析的碳排...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱海锋，范华，陈思超，谢兵，潘珲，陈成，严建伟，洪文杰，黄小媚，杜敏婓，王杰，赵军，孙健琦，童国洋，
申请(专利权)人：浙江中新电力工程建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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