CN109471359A - 能源管理系统碳排放量监测方法及系统 - Google Patents

能源管理系统碳排放量监测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109471359A
CN109471359A CN201710804206.3A CN201710804206A CN109471359A CN 109471359 A CN109471359 A CN 109471359A CN 201710804206 A CN201710804206 A CN 201710804206A CN 109471359 A CN109471359 A CN 109471359A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
carbon emission
emission amount
management system
energy management
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710804206.3A
Other languages
English (en)
Inventor
时有龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jovian (beijing) Technology Co Ltd
Original Assignee
Jovian (beijing) Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jovian (beijing) Technology Co Ltd filed Critical Jovian (beijing) Technology Co Ltd
Priority to CN201710804206.3A priority Critical patent/CN109471359A/zh
Publication of CN109471359A publication Critical patent/CN109471359A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种能源管理系统碳排放量监测方法,用于监测能源管理系统的碳排放量,其特征在于,包括如下步骤:获取所述能源管理系统的能源消耗数据;根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。这样,可以实时监测系统或者单个设备的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。基于相同的目的,本发明还公开了一种能源管理系统碳排放量监测系统。

Description

能源管理系统碳排放量监测方法及系统
技术领域
本发明涉及能源管理设备监测技术领域,特别是涉及一种能源管理系统碳排放量监测方法及系统。
背景技术
今天,能源已成为人类社会不可或缺的基本要素。在这个星球上,随着能源日益紧张和环境恶化,获得经济方便环保的能源变成一个关系人类生存与可持续发展的急迫问题,寻找提高能源利用效率的解决之道成为小到社会家庭,大到企业与政府等全社会的共同责任。各类水、电、气设备与分类能耗是工业设施、社会基础设施与各类建筑建设投资和日常运营成本的主要构成部分之一,合理布局能源设施配置和管控功能可以显著提高设施与能源利用效率并降低成本。
能源管理系统采用分层分布式系统体系结构,对建筑的电力、燃气、水等各分类能耗数据进行采集、处理,并分析建筑能耗状况,实现建筑节能应用等。通过能源计划,能源监控,能源统计,能源消费分析,重点能耗设备管理,能源计量设备管理等多种手段,使企业管理者对企业的能源成本比重,发展趋势有准确的掌握,并将企业的能源消费计划任务分解到各个生产部门车间,使节能工作责任明确,促进企业健康稳定发展。
在能源管理系统中会使用到相当多的电器设备,这些设备的使用会消耗一定的电能、水和燃气。能源管理系统中设备的使用会导致排放一定量的碳排放。目前,根据国务院对碳排放量的规定对设备和系统的碳排放有一定的使用规定。然而,目前没有监测设备对此进行实时监测,造成该规定并不能实际的落实,不能保证减小对环境的实际影响,使得该设备并不能真正做到智能化和达到环保的目的。
因此,亟需一种能够监测设备或者系统碳排放量的能源管理系统碳排放量监测方法及系统。
发明内容
本发明的一个目的在于能源管理系统使用时,提供一种能够监测设备或者系统碳排放量的能源管理系统碳排放量监测方法及系统。
根据本发明的一个方面,提供了一种能源管理系统碳排放量监测方法,用于监测能源管理系统的碳排放量,包括如下步骤:
获取所述能源管理系统的能源消耗数据;
根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。
在其中一个实施例中,所述根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量的步骤,具体包括如下步骤:
分别计算各种类型能源的碳排放量;
将各种类型能源的碳排放量进行加和计算所述能源管理系统的碳排放量。
在其中一个实施例中,当所述能源管理系统的碳排放量超过第一预定标准值时,关闭预定设备或者启动低功耗运行模式或者启动节能运行模式。
在其中一个实施例中,当预定类型能源的碳排放量超过第二预定标准值时,关闭消耗该类型能源的预定设备,或者针对消耗该类型能源的预定设备启动低功耗运行模式或节能运行模式。
在其中一个实施例中,所述各种类型能源包括水、电和气。
根据本发明的一个方面,还提供一种能源管理系统碳排放量监测系统,用于监测能源管理系统的碳排放量,其特征在于,包括:
采集模块,用于所述能源管理系统的能源消耗数据;
计算模块,用于根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。
在其中一个实施例中,所述计算模块包括:
能源碳排放量计算单元,用于分别计算各种类型能源的碳排放量;
加和单元,用于将各种类型能源的碳排放量进行加和计算所述能源管理系统的碳排放量。
在其中一个实施例中,该系统还包括:
系统控制模块,用于当所述能源管理系统的碳排放量超过第一预定标准值时,关闭预定设备或者启动低功耗运行模式或者启动节能运行模式。
在其中一个实施例中,该系统还包括:
单类型能源设备控制模块,用于当预定类型能源的碳排放量超过第二预定标准值时,关闭消耗该类型能源的预定设备,或者针对消耗该类型能源的预定设备启动低功耗运行模式或节能运行模式。
在其中一个实施例中,所述各种类型能源包括水、电和气。
这样,根据本公开的能源管理系统碳排放量监测方法及系统,获取所述能源管理系统的能源消耗数据,然后根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量,从而监测能源管理系统的碳排放量。这样,可以实时监测系统或者单个设备的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。
附图说明
图1示出了根据本发明一实施例的能源管理系统碳排放量监测方法的流程图;
图2示出了根据本发明另一实施例的能源管理系统碳排放量监测方法的流程图;
图3示出了根据本发明一实施例的能源管理系统碳排放量监测系统的模块示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
如前所述,在能源管理系统中会使用到相当多的电器设备,这些设备的使用会消耗一定的电能、水和燃气。能源管理系统中设备的使用会导致排放一定量的碳排放。目前,根据国务院对碳排放量的规定对设备和系统的碳排放有一定的使用规定。然而,目前没有监测设备对此进行实时监测,造成该规定并不能实际的落实,不能保证减小对环境的实际影响,使得该设备并不能真正做到智能化和达到环保的目的。而根据本公开的能源管理系统碳排放量监测方法及系统,获取所述能源管理系统的能源消耗数据,然后根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量,从而监测能源管理系统的碳排放量。这样,可以实时监测系统或者单个设备的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。
下面将参照附图1-3具体描述本发明的实施例。
图1示出了根据本发明一实施例的能源管理系统碳排放量监测方法的流程图。
图2示出了根据本发明另一实施例的能源管理系统碳排放量监测方法的流程图。
参考图1和2,公开了一种能源管理系统碳排放量监测方法100,用于监测能源管理系统的碳排放量,该方法100包括如下步骤:
步骤S120:获取能源管理系统的能源消耗数据。
步骤S140:根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。
其中,根据能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量的步骤,可以包括如下步骤:
步骤S142:分别计算各种类型能源的碳排放量。其中,所述各种类型能源包括水、电和气。
步骤S144:将各种类型能源的碳排放量进行加和计算所述能源管理系统的碳排放量。
参考图2,还包括步骤S160:根据总的碳排放量或者不同类型能源的碳排放量是否超过相应的预定标准值,控制相应的设备关闭或者运行模式。
具体的,当所述能源管理系统的碳排放量超过第一预定标准值时,关闭预定设备或者启动低功耗运行模式或者启动节能运行模式。这样,可以实时监测系统的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响。
或者,当预定类型能源的碳排放量超过第二预定标准值时,关闭消耗该类型能源的预定设备,或者针对消耗该类型能源的预定设备启动低功耗运行模式或节能运行模式。通过检测系统内各种能源的碳排放情况,使能源消耗均衡,这样,在减少碳排放的同时均衡能量消耗,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。
这样,根据本公开的能源管理系统碳排放量监测方法100,获取所述能源管理系统的能源消耗数据,然后根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量,从而监测能源管理系统的碳排放量。这样,可以实时监测系统或者单个设备的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。
图3示出了根据本发明一实施例的能源管理系统碳排放量监测系统200的模块示意图。
参考图3,一种能源管理系统碳排放量监测系统200,用于根据上述能源管理系统碳排放量监测方法监测能源管理系统的碳排放量,该系统200包括采集模块220和计算模块240。采集模块220采集能源管理系统的能源消耗数据,计算模块240根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。
参考图3,其中,上述计算模块240包括:能源碳排放量计算单元242和加和单元244。能源碳排放量计算单元2442分别计算各种类型能源的碳排放量,加和单元244将各种类型能源的碳排放量进行加和计算所述能源管理系统的碳排放量。
其中,所述各种类型能源包括水、电和气。
参考图3,该能源管理系统碳排放量监测系统200还包括智能控制模块260,该智能控制模块260包括系统控制模块262和单类型能源设备控制模块264。
其中,系统控制模块262用于当所述能源管理系统的碳排放量超过第一预定标准值时,关闭预定设备或者启动低功耗运行模式或者启动节能运行模式。这样,可以实时监测系统的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响。
单类型能源设备控制模块264,用于当预定类型能源的碳排放量超过第二预定标准值时,关闭消耗该类型能源的预定设备,或者针对消耗该类型能源的预定设备启动低功耗运行模式或节能运行模式。通过检测系统内各种能源的碳排放情况,使能源消耗均衡,这样,在减少碳排放的同时均衡能量消耗,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。
其中,上述低功耗运行模式或节能运行模式为现有技术中常见的控制该设备爱或者系统低功耗运行的方法,或者控制该设备爱或者系统节能运行的方法。
这样,根据本公开的能源管理系统碳排放量监测系统200,获取所述能源管理系统的能源消耗数据,然后根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量,从而监测能源管理系统的碳排放量。这样,可以实时监测系统或者单个设备的碳排放量,实际地落实国家的环保政策,减少系统的碳排放量,维持一个环保的碳排放水平,保证减小对环境的实际影响,使得该系统真正做到智能化并达到环保的目的。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种能源管理系统碳排放量监测方法,用于监测能源管理系统的碳排放量,其特征在于,包括如下步骤:
获取所述能源管理系统的能源消耗数据;
根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。
2.根据权利要求1所述的能源管理系统碳排放量监测方法,其特征在于,所述根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量的步骤,具体包括如下步骤:
分别计算各种类型能源的碳排放量;
将各种类型能源的碳排放量进行加和计算所述能源管理系统的碳排放量。
3.根据权利要求1或2所述的能源管理系统碳排放量监测方法,其特征在于,当所述能源管理系统的碳排放量超过第一预定标准值时,关闭预定设备或者启动低功耗运行模式或者启动节能运行模式。
4.根据权利要求2所述的能源管理系统碳排放量监测方法,其特征在于,当预定类型能源的碳排放量超过第二预定标准值时,关闭消耗该类型能源的预定设备,或者针对消耗该类型能源的预定设备启动低功耗运行模式或节能运行模式。
5.根据权利要求2所述的能源管理系统碳排放量监测方法,其特征在于,所述各种类型能源包括水、电和气。
6.一种能源管理系统碳排放量监测系统,用于监测能源管理系统的碳排放量,其特征在于,包括:
采集模块,用于所述能源管理系统的能源消耗数据;
计算模块,用于根据所述能源消耗数据计算所述能源管理系统的碳排放量。
7.根据权利要求6所述的能源管理系统碳排放量监测系统,其特征在于,所述计算模块包括:
能源碳排放量计算单元,用于分别计算各种类型能源的碳排放量;
加和单元,用于将各种类型能源的碳排放量进行加和计算所述能源管理系统的碳排放量。
8.根据权利要求6或7所述的能源管理系统碳排放量监测系统,其特征在于,还包括:
系统控制模块,用于当所述能源管理系统的碳排放量超过第一预定标准值时,关闭预定设备或者启动低功耗运行模式或者启动节能运行模式。
9.根据权利要求6或7所述的能源管理系统碳排放量监测系统,其特征在于,还包括:
单类型能源设备控制模块,用于当预定类型能源的碳排放量超过第二预定标准值时,关闭消耗该类型能源的预定设备,或者针对消耗该类型能源的预定设备启动低功耗运行模式或节能运行模式。
10.根据权利要求6所述的能源管理系统碳排放量监测系统,其特征在于,所述各种类型能源包括水、电和气。
CN201710804206.3A 2017-09-08 2017-09-08 能源管理系统碳排放量监测方法及系统 Pending CN109471359A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710804206.3A CN109471359A (zh) 2017-09-08 2017-09-08 能源管理系统碳排放量监测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710804206.3A CN109471359A (zh) 2017-09-08 2017-09-08 能源管理系统碳排放量监测方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109471359A true CN109471359A (zh) 2019-03-15

Family

ID=65657767

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710804206.3A Pending CN109471359A (zh) 2017-09-08 2017-09-08 能源管理系统碳排放量监测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109471359A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114117350A (zh) * 2021-11-29 2022-03-01 特斯联科技集团有限公司 一种电力行业碳排放分析方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114117350A (zh) * 2021-11-29 2022-03-01 特斯联科技集团有限公司 一种电力行业碳排放分析方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. A novel combined model based on hybrid optimization algorithm for electrical load forecasting
Nie et al. Hybrid of ARIMA and SVMs for short-term load forecasting
Metaxiotis et al. Artificial intelligence in short term electric load forecasting: a state-of-the-art survey for the researcher
CN111832809B (zh) 基于Holt-Winters和极限学习机的建筑用能负荷预测方法及系统
CN107179732A (zh) 一种基于物联网的水产养殖智能综合监测系统
CN107862391A (zh) 一种基于云计算的设备运行状况测试系统
CN103455716B (zh) 一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法
Raju et al. Iot based autonomous demand side management of a micro-grid using arduino and multi agent system
CN109471359A (zh) 能源管理系统碳排放量监测方法及系统
Wang et al. Short-term wind speed and power forecasting for smart city power grid with a hybrid machine learning framework
Velasquez et al. Monitoring and data processing architecture using the FIWARE platform for a renewable energy systems
CN103823544B (zh) 一种动态电源管理方法
Ramos et al. Cyber-physical intelligence in the context of power systems
Selmani et al. An embedded solar‐powered irrigation system based on a cascaded fuzzy logic controller
Yao Analysis on the application of the artificial intelligence neural network on the new energy micro grid
CN110414083A (zh) 一种Chay模型电子神经元和仿真平台
CN109061333A (zh) 能源管理系统设备实际寿命测试方法及系统
Zecchini et al. Using iot data-driven analysis of water consumption to support design for sustainable behaviour during the covid-19 pandemic
Maymir-Durcharme et al. The smarter planet: Built on informatics and cybernetics
CN109426910A (zh) 能源管理系统的智能控制方法及系统
CN114281113A (zh) 一种水电设备智能运行信息模型的构建方法及其系统
Zhang et al. Research on power load forecasting based on VMD-LSTM
Lin et al. Data Mining for Forecasting the Broiler Price Using Wavelet Transform.
Xu et al. Water quality evaluation in intelligent water service based on fuzzy neural network
Din et al. Bivariate short-term electric power forecasting using LSTM network

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190315