CN114091781A - 一种基于电力数据的碳排放测算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于电力数据的碳排放测算方法，包括以下步骤：根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量；根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量；根据测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量和测算得到的所述化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量。通过企业的生产运营用电量推算出企业的实际碳排放量，完善了电力系统由发电、输配电和用电的全环节碳排放监测，同时也降低了用能企业低碳管理成本；客户侧用电数据具有法律效益，基于用电数据的碳排放测算更利于碳核查流程的标准化管理。

Description

一种基于电力数据的碳排放测算方法
技术领域
本发明涉及低碳电力技术领域，特别是一种基于电力数据的碳排放测算方法。
背景技术
碳排放测算是用能企业重要的碳监测手段，对于企业实现“碳达峰、碳中和”的目标至关重要。现有的碳排放测算方法主要以碳核查标准和企业自设碳监测装置为主。碳核查机构主要按照国家标准核算方法，结合企业用能数据核算出每个周期的碳排放量；现行的核查方法中主要使用的是区域性的系数进行计算，其结果与企业的实际碳排放量有一定差异。企业通过自设碳监测装置(主要是温室气体检测装置)对碳排放量的监测相对较为准确，但不同行业类型企业的生产工艺流程差异较大，企业使用的碳监测方式方法也不尽相同，缺乏统一标准。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于电力数据的碳排放测算方法，相比现有技术，该方法的碳排放量测算结果更加准确。
本发明提供一种基于电力数据的碳排放测算方法，包括以下步骤：
根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量；
根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量；
根据测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量和测算得到的所述化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量。
优选地，所述根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量，包括：
对于生产类企业而言，产品生产过程产生的碳排放量由目标产物碳排放因子EF产物来计算，该碳排放因子可以通过实测和经验数值获得；
通过建立生产流程用电量与产物产量的关系式，结合目标产物碳排放因子，获得企业相关环节用电量与对应的碳排放量的关系。
优选地，所述通过建立生产流程用电量与产物产量的关系式，结合目标产物碳排放因子，获得企业相关环节用电量与对应的碳排放量的关系，具体为：
设用电量Q与企业目标产物M产物的关系在一个相关环节的关系是为：
Figure BDA0003382745320000021
其中，fi为基于历史数据对于第i个生产环节消耗的电量Qi与在该环节使用的生产原料M原料i的关系式，由最小二乘法获得拟合曲线，则生产流程的总碳排放量为：
Figure BDA0003382745320000022
对于生产环节i，其拟合关系式fi(Qi)由基于历史数据的拟合公式进行选取。
优选地，所述拟合关系式fi(Qi)由基于历史数据的拟合公式进行选取，包括：
设信息采集终端的采集点为(Qi,M原料i)的点集，每日00:00开始，每隔15分钟采集一个点，其中Qi为第i环节累计电量，M原料i为原料累计质量，设：
M产物＝ai·M原料i
其中，ai为第i个环节所使用原料质量与最终产物质量的比例系数，设一个月为30天，每月共采集N＝2880个点；设线性拟合曲线为：
M原料i＝fi(Qi)＝k·Qi+b (3)
其中，本月的k，b值由上个月2880个点的数据拟合得出：
Figure BDA0003382745320000031
Figure BDA0003382745320000032
优选地，所述企业目标产物为多种产物时，对于其中每种产物，均通过公式(1)和公式(2)进行测算。
优选地，所述根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量，包括：
对于生产类企业而言，产品生产过程产生的化石能源消耗量可以用化石能源碳排放因子EF燃料来计算，该碳排放因子可以通过实测和经验数值获得；
通过建立生产流程用电量与化石能源消耗的关系式，结合化石能源碳排放因子，可以获得企业能耗环节用电量与对应的碳排放量的关系。
优选地，所述通过建立生产流程用电量与化石能源消耗的关系式，结合化石能源碳排放因子，可以获得企业能耗环节用电量与对应的碳排放量的关系，具体为：
设用电量Q与企业能源消耗M燃料的关系在一个相关环节j的关系式为：
M燃料j＝gj(Qj) (6)
其中，gj为基于历史数据对于第j个生产环节消耗的电量Qj，由最小二乘法获得拟合曲线，则生产流程的总碳排放量为：
Figure BDA0003382745320000041
对于生产环节j，其拟合关系式gj(Qj)由基于历史数据的拟合公式进行选取，η为燃料质量与热值的换算系数。
优选地，所述拟合关系式gj(Qj)由基于历史数据的拟合公式进行选取，包括：
设信息采集终端的采集点为(Qj,M燃料j)的点集，从每日00:00开始，每隔15分钟采集一个点，其中Qj为第j环节累计电量，M燃料j为化石燃料累计质量，设一个月为30天，每月一个采集N＝2880个点；设线性拟合曲线为：
M燃料j＝k·Qj+b (8)
则本月的k，b值由上个月2880个点的数据拟合得出：
Figure BDA0003382745320000042
Figure BDA0003382745320000043
优选地，所述企业能源消耗有多种燃料消耗时，对于其中每种燃料消耗，均通过公式(6)和公式(7)进行测算。
优选地，所述根据测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量和所述化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量，包括：
测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量与测算得到的所述化石能源消耗产生的碳排放量相加，得到基于电力数据的碳排放总量。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
通过企业的生产运营用电量推算出企业的实际碳排放量，完善了电力系统由发电、输配电和用电的全环节碳排放监测，同时也降低了用能企业低碳管理成本；客户侧用电数据具有法律效益，基于用电数据的碳排放测算更利于碳核查流程的标准化管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种基于电力数据的碳排放测算方法的流程示意图。
具体实施方式
结合附图和实施例对本发明作进一步说明，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例保护的范围。
图1为本发明实施例的一种基于电力数据的碳排放测算方法的流程示意图，如图1所示，具体地，该方法包含如下步骤：
S101：根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量；
S102：根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量；
S103：根据测算得到的产品生产过程中的碳排放量和测算得到的化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量。
在本实施例中，根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量，包括：
对于生产类企业而言，产品生产过程产生的碳排放量由目标产物碳排放因子EF产物来计算，该碳排放因子可以通过实测和经验数值获得，如表1所示；
表1部分工业产物的碳排放因子
生产类别 单位 数值
水泥生产过程排放因子 吨二氧化碳/吨孰料 0.538
石灰生产过程排放因子 吨二氧化碳/吨石灰 0.683
电石生产过程排放因子 千克二氧化碳/吨电石 1154
己二酸生产过程排放因子 吨氧化亚氮/吨己二酸 0.293
HCFC-22生产排放因子 吨HFC-23/吨HCFC-22 0.0292
通过建立生产流程用电量与产物产量的关系式，结合目标产物碳排放因子，获得企业相关环节用电量与对应的碳排放量的关系。
在本实施例中，通过建立生产流程用电量与产物产量的关系式，结合目标产物碳排放因子，获得企业相关环节用电量与对应的碳排放量的关系，具体为：
设用电量Q与企业目标产物M产物的关系在一个相关环节的关系是为：
Figure BDA0003382745320000071
其中，fi为基于历史数据对于第i个生产环节消耗的电量Qi与在该环节使用的生产原料M原料i的关系式，由最小二乘法获得拟合曲线，则生产流程的总碳排放量为：
Figure BDA0003382745320000072
对于生产环节i，其拟合关系式fi(Qi)由基于历史数据的拟合公式进行选取。
在本实施例中，拟合关系式fi(Qi)由基于历史数据的拟合公式进行选取，包括：
设信息采集终端的采集点为(Qi,M原料i)的点集，每日00:00开始，每隔15分钟采集一个点，其中Qi为第i环节累计电量，M原料i为原料累计质量，设：
M产物＝ai·M原料i
其中，ai为第i个环节所使用原料质量与最终产物质量的比例系数，设一个月为30天，每月共采集N＝2880个点；设线性拟合曲线为：
M原料i＝fi(Qi)＝k·Qi+b (3)
其中，本月的k，b值由上个月2880个点的数据拟合得出：
Figure BDA0003382745320000073
Figure BDA0003382745320000074
在本实施例中，企业目标产物为多种产物时，对于其中每种产物，均通过公式(1)和公式(2)进行测算。
在本实施例中，根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量，包括：
对于生产类企业而言，产品生产过程产生的化石能源消耗量可以用化石能源碳排放因子EF燃料来计算，该碳排放因子可以通过实测和经验数值获得，如表2所示；
表2.分部门、分燃料品种化石燃料单位热值含碳量
Figure BDA0003382745320000081
通过建立生产流程用电量与化石能源消耗的关系式，结合化石能源碳排放因子，可以获得企业能耗环节用电量与对应的碳排放量的关系。
在本实施例中，通过建立生产流程用电量与化石能源消耗的关系式，结合化石能源碳排放因子，可以获得企业能耗环节用电量与对应的碳排放量的关系，具体为：
设用电量Q与企业能源消耗M燃料的关系在一个相关环节j的关系式为：
M燃料j＝gj(Qj) (6)
其中，gj为基于历史数据对于第j个生产环节消耗的电量Qj，由最小二乘法获得拟合曲线，则生产流程的总碳排放量为：
Figure BDA0003382745320000091
对于生产环节j，其拟合关系式gj(Qj)由基于历史数据的拟合公式进行选取，η为燃料质量与热值的换算系数。
在本实施例中，拟合关系式gj(Qj)由基于历史数据的拟合公式进行选取，包括：
设信息采集终端的采集点为(Qj,M燃料j)的点集，从每日00:00开始，每隔15分钟采集一个点，其中Qj为第j环节累计电量，M燃料j为化石燃料累计质量，设一个月为30天，每月一个采集N＝2880个点；设线性拟合曲线为：
M燃料j＝k·Qj+b (8)
则本月的k，b值由上个月2880个点的数据拟合得出：
Figure BDA0003382745320000092
Figure BDA0003382745320000093
在本实施例中，企业能源消耗有多种燃料消耗时，对于其中每种燃料消耗，均通过公式(6)和公式(7)进行测算。
在本实施例中，根据测算得到的产品生产过程中的碳排放量和化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量，包括：
测算得到的产品生产过程中的碳排放量与测算得到的化石能源消耗产生的碳排放量相加，得到基于电力数据的碳排放总量。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，所述计算机可读记录介质包括用于以计算机(例如计算机)可读的形式存储或传送信息的任何机制。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电力数据的碳排放测算方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量；
根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量；
根据测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量和测算得到的所述化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标产物碳排放因子，测算产品生产过程中的碳排放量，包括：
对于生产类企业而言，产品生产过程产生的碳排放量由目标产物碳排放因子EF产物来计算，该碳排放因子可以通过实测和经验数值获得；
通过建立生产流程用电量与产物产量的关系式，结合目标产物碳排放因子，获得企业相关环节用电量与对应的碳排放量的关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过建立生产流程用电量与产物产量的关系式，结合目标产物碳排放因子，获得企业相关环节用电量与对应的碳排放量的关系，具体为：
设用电量Q与企业目标产物M产物的关系在一个相关环节的关系是为：
Figure FDA0003382745310000011
其中，fi为基于历史数据对于第i个生产环节消耗的电量Qi与在该环节使用的生产原料M原料i的关系式，由最小二乘法获得拟合曲线，则生产流程的总碳排放量为：
Figure FDA0003382745310000012
对于生产环节i，其拟合关系式fi(Qi)由基于历史数据的拟合公式进行选取。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述拟合关系式fi(Qi)由基于历史数据的拟合公式进行选取，包括：
设信息采集终端的采集点为(Qi,M原料i)的点集，每日00:00开始，每隔15分钟采集一个点，其中Qi为第i环节累计电量，M原料i为原料累计质量，设：
M产物＝ai·M原料i
其中，ai为第i个环节所使用原料质量与最终产物质量的比例系数，设一个月为30天，每月共采集N＝2880个点；设线性拟合曲线为：
M原料i＝fi(Qi)＝k·Qi+b (3)
其中，本月的k，b值由上个月2880个点的数据拟合得出：
Figure FDA0003382745310000021
Figure FDA0003382745310000022
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述企业目标产物为多种产物时，对于其中每种产物，均通过公式(1)和公式(2)进行测算。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据化石能源碳排放因子，测算化石能源消耗产生的碳排放量，包括：
对于生产类企业而言，产品生产过程产生的化石能源消耗量可以用化石能源碳排放因子EF燃料来计算，该碳排放因子可以通过实测和经验数值获得；
通过建立生产流程用电量与化石能源消耗的关系式，结合化石能源碳排放因子，可以获得企业能耗环节用电量与对应的碳排放量的关系。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过建立生产流程用电量与化石能源消耗的关系式，结合化石能源碳排放因子，可以获得企业能耗环节用电量与对应的碳排放量的关系，具体为：
设用电量Q与企业能源消耗M燃料的关系在一个相关环节j的关系式为：
M燃料j＝gj(Qj) (6)
其中，gj为基于历史数据对于第j个生产环节消耗的电量Qj，由最小二乘法获得拟合曲线，则生产流程的总碳排放量为：
Figure FDA0003382745310000031
对于生产环节j，其拟合关系式gj(Qj)由基于历史数据的拟合公式进行选取，η为燃料质量与热值的换算系数。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述拟合关系式gj(Qj)由基于历史数据的拟合公式进行选取，包括：
设信息采集终端的采集点为(Qj,M燃料j)的点集，从每日00:00开始，每隔15分钟采集一个点，其中Qj为第j环节累计电量，M燃料j为化石燃料累计质量，设一个月为30天，每月一个采集N＝2880个点；设线性拟合曲线为：
M燃料j＝k·Qj+b (8)
则本月的k，b值由上个月2880个点的数据拟合得出：
Figure FDA0003382745310000032
Figure FDA0003382745310000041
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述企业能源消耗有多种燃料消耗时，对于其中每种燃料消耗，均通过公式(6)和公式(7)进行测算。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量和所述化石能源消耗产生的碳排放量，得到基于电力数据的碳排放总量，包括：
测算得到的所述产品生产过程中的碳排放量与测算得到的所述化石能源消耗产生的碳排放量相加，得到基于电力数据的碳排放总量。
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