【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放评估，具体涉及基于多源异构数据的碳排放评估方法及系统。
技术介绍
1、在碳排放结构中，工业和交通是两大最主要来源，其中交通领域的碳排放在城镇地区占据越来越高的比例，对大气污染、能源结构优化及碳达峰路径具有重要影响。当前针对碳排放核算的工作主要集中在较大的行政区域，相关方法多基于统计数据与宏观能源消费模型。随着碳达峰与碳中和逐渐向更精细化的管理单元推进，逐渐延伸至街道、社区、园区等微观空间的碳排放核算。
2、其中，社区作为城市功能单元和居民活动的主要场所，其能源消费和交通行为具有明显的空间差异性和行为规律性。尤其在城镇化快速推进和机动车数量持续增长的情况下，社区层级的碳排放核算成为提升低碳治理精度和实施分级减排管理的重要基础。目前，传统交通碳核算方法多依赖于交通调查或统计数据，缺乏高时空分辨率和动态性，因此难以满足社区级碳排放精细化管理对高颗粒度数据的需求。随着遥感卫星数据、ai技术、神经网络预测和大数据融合技术的快速发展，为更准确的社区交通行为数据和碳排放因子提供了可能。因此，本专利技术提出了基于多源异构...
【技术保护点】
1.基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，获取目标区域边界与停车位的空间匹配数据，生成有效车位数量及分布信息，包括：
3.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，构建车位活跃度因子模型并输出车位使用强度，包括：
4.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，利用神经网络预测目标区域车辆类型分布比例，包括：
5.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，所述计算车辆...
【技术特征摘要】
1.基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，获取目标区域边界与停车位的空间匹配数据，生成有效车位数量及分布信息，包括：
3.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，构建车位活跃度因子模型并输出车位使用强度，包括：
4.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，利用神经网络预测目标区域车辆类型分布比例，包括：
5.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征在于，所述计算车辆年均行驶距离，包括：
6.如权利要求1所述的基于多源异构数据的碳排放评估方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈海涵，高超，韩博文，王长伟，廖鹏，庞诗缤，蔡元纪，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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