CN114091785A - 一种基于能源大数据的碳排放监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于能源大数据的碳排放监测方法，包括步骤：区域级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；行业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；实时采集区域级、行业级和企业级的碳排放总量数据并存储在能源大数据中；将能源大数据中的各级数据分别代入碳排放核算模型；对重点企业及主要能源品种进行分类计算与数据分析，形成排放趋势、占比以及强度的数据及展示；结合应用需求挖掘数据的分析与展示功能，能够较为准确的展现排放的实时状况，有助于政府行业管理部门对于宏观与微观排放数据的直接掌控。
Description
技术领域
本发明涉及碳排放监测技术领域，尤其涉及一种基于能源大数据的碳排放监测方法。
背景技术
目前，环境污染日益严重，严重危害人体健康，常见的环境问题有烟气污染、雾霾污染等，环保部门理应加强对污染源的监测。二氧化碳虽然不能直接危害人体的健康，但其是空气中最常见的温室气体，自工业革命以来，人类向大气中排入的二氧化碳等吸热性强的温室气体逐年增加，大气的温室效应也随之增强，其引发了一系列问题已引起了世界各国的关注。目前针对碳排放的智能监测系统还比较少，已有的系统主要都是二氧化碳浓度的监测设备，但是这些设备只是对局部范围的二氧化碳浓度进行监测，对于省级或市级的大范围碳排放监测无法定量分析，因此对于碳排放量的监管无法提供依据，难以满足人们的要求，不能有效的远程监控。
发明内容
为克服上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于能源大数据的碳排放监测方法，结合应用需求挖掘数据的分析与展示功能，能够较为准确的展现排放的实时状况，有助于政府行业管理部门对于宏观与微观排放数据的直接掌控。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于能源大数据的碳排放监测方法，包括步骤：
区域级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
行业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
实时采集所述区域级、行业级和企业级的碳排放总量数据并存储在能源大数据中；
将能源大数据中的各级数据分别代入碳排放核算模型；
其中，所述企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建包括电力行业碳排放测算体系，所述电力行业碳排放测算体系包括发电侧、用电侧和新能源侧；所述发电侧通过构建包括电力碳排放总量CEQ、电力碳排放强度CEI、区外来电碳排放总量等指标的碳排放测算体系，对一定时段内在发电侧产生的二氧化碳排放总量、每度电在发电侧产生的二氧化碳排放量等指标进行统计计算；所述用电侧，通过分析三大产业、重点行业和居民等多方面的用电特征与碳排放关系，构建多维度的用电侧碳排放测算体系；所述新能源侧包括针对新能源发电对象，其减排潜力为其发电量进入电网后所避免的区域化石能源发电对象发出同等电能所产生的二氧化碳排放。
可选的，采用部门法和应用AI分析法对碳排放进行计算；计算包括静止源的二氧化碳排放，电力和热力部门、移动源的二氧化碳排放以及化石能源的非能源利用排放。
可选的，各种产业的碳排放核算模型采用以下公式：
碳排放量＝∑(活动水平产业*碳排放因子产业)。
可选的，所述产业包括电力产业、工业产业、居民消费产业、地面交通产业、空中交通产业和海上交通产业；对于所述电力产业，实时采集公开且实时更新的火力发电量作为电力产业的活动水平数据；对于所述工业产业，实时采集公开且实时更新的工业产品产量作为工业产业的活动水平数据；对于所述居民消费产业，实时采集公开且实时更新的燃气消费量作为居民消费产业的活动水平数据；对于所述地面交通产业，实时采集公开且实时更新的车流量作为地面交通产业的活动水平数据；对于所述空中交通产业，实时采集公开且实时更新的航班飞行数据作为空中交通产业的活动水平数据；对于海上交通产业，实时采集公开且实时更新的航行的船舶数量作为海上交通产业的活动水平数据。
为应对全球气候变化和能源问题，实现人类社会的可持续发展，发展低碳经济已经成为世界各国的共同选择。各国都致力于大规模开发可再生能源、提高能源利用效率、减少温室气体排放，以促进整个社会经济向高能效、低能耗和低碳排放的模式转型。
本发明的积极有益效果：对重点企业及主要能源品种进行分类计算与数据分析，形成排放趋势、占比以及强度的数据及展示；结合应用需求挖掘数据的分析与展示功能，能够较为准确的展现排放的实时状况，有助于政府行业管理部门对于宏观与微观排放数据的直接掌控，对于推动全省双碳工作的政策决策可以起到非常重要的作用。
附图说明
图1是本发明提供的一种碳排放预测模型库体系架构的示意图；
图2是本发明提供的一种碳排放测算模型库体系架构的示意图。
具体实施方式
下面结合一些具体实施方式，对本发明做进一步说明。
如图1和图2所示，一种基于能源大数据的碳排放监测方法，包括步骤：
区域级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
行业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
实时采集所述区域级、行业级和企业级的碳排放总量数据并存储在能源大数据中；
将能源大数据中的各级数据分别代入碳排放核算模型；
其中，所述企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建包括电力行业碳排放测算体系，所述电力行业碳排放测算体系包括发电侧、用电侧和新能源侧；所述发电侧通过构建包括电力碳排放总量CEQ、电力碳排放强度CEI、区外来电碳排放总量等指标的碳排放测算体系，对一定时段(年、月、日等)内在发电侧产生的二氧化碳排放总量、每度电在发电侧产生的二氧化碳排放量等指标进行统计计算；所述用电侧，通过分析三大产业、重点行业和居民等多方面的用电特征与碳排放关系，构建多维度的用电侧碳排放测算体系；所述新能源侧包括针对新能源发电对象，其减排潜力为其发电量进入电网后所避免的区域化石能源发电对象发出同等电能所产生的二氧化碳排放。
电力行业是推进碳排放、碳减排工作的关键领域。致力于在发电侧、用电侧和新能源减排三方面构建电力行业碳排放测算体系：在发电侧，更全面、直观地反映该时间段内全社会消耗电力的碳排放综合情况；在用电侧，构建多维度多方面的用电侧碳排放测算体系，全方位展现一定时间段区域范围内用电侧碳排放综合情况；在新能源减排方面，结合区域内新能源发展现状及发展趋势，构建新能源减排碳排放测算体系，客观反映新能源在碳减排过程中发挥的关键作用。
构建各级各行业的碳排放计算与分析算法模型库，并将所有数据存储在能源大数据中，包括各级政府统计的年鉴数据、行业部门数据、企业报送数据以及示范区报送数据，以及中国高空间分辨率排放网格数据CHRED3.0，以及实时运行的能源消耗采集数据，包括电力、煤、油、气等；采用科学的计算与统计算法。对各区域、行业的多层次、维度数据首先进行历史数据的各类分析及展示，包括能耗与排放的总量分析、强度分析与趋势分析，并形成分类排名，然后根据历史数据，建立数学模型对多变量数据进行海量分析，预测未来年度、季度或月度的能源及碳排放趋势数据。对重点企业及主要能源品种进行分类计算与数据分析，形成排放趋势、占比以及强度的数据及展示；结合应用需求挖掘数据的分析与展示功能，能够较为准确的展现排放的实时状况，有助于政府行业管理部门对于宏观与微观排放数据的直接掌控，对于推动全省双碳工作的政策决策可以起到非常重要的作用。
采用部门法和应用AI分析法对碳排放进行计算；部门法基于能源活动中燃料通过燃烧过程所消耗的总量，再结合核查过程中在各个行业的燃烧部门中测算或测量得出的参数通过详细计算而得，计算包括静止源(能源工业、制造业+建筑业、农业、服务业、居民生活等)的二氧化碳排放，电力和热力部门、移动源(交通运输部门)的二氧化碳排放以及化石能源的非能源利用排放，在化石燃料燃烧领域温室气体排放清单编制工作中，需要将以实物量(t或m3)表示的活动水平数据转换成热值数据(TJ)。Attention机制是一种模仿人的注意力的一种算法。在传统的序列数据处理算法中，经常会使用到RNN和LSTM，Attention机制可以实现从大量的信息中筛选出高价值的信息。
各种产业的碳排放核算模型采用以下公式：
碳排放量＝∑(活动水平产业*碳排放因子产业)。
所述产业包括电力产业、工业产业、居民消费产业、地面交通产业、空中交通产业和海上交通产业；对于所述电力产业，实时采集公开且实时更新的火力发电量作为电力产业的活动水平数据；对于所述工业产业，实时采集公开且实时更新的工业产品产量作为工业产业的活动水平数据；对于所述居民消费产业，实时采集公开且实时更新的燃气消费量作为居民消费产业的活动水平数据；对于所述地面交通产业，实时采集公开且实时更新的车流量作为地面交通产业的活动水平数据；对于所述空中交通产业，实时采集公开且实时更新的航班飞行数据作为空中交通产业的活动水平数据；对于海上交通产业，实时采集公开且实时更新的航行的船舶数量作为海上交通产业的活动水平数据。
根据统计学数据研究理论，依托大数据AI技术，基于区域、行业、企业三个维度的碳排放相关数据，结合不同的分析主体开展碳排放数据挖掘分析，实现对碳排放、燃料分析、排放强度、排放趋势等多指标数据的分析，构建基于AI分析法的区域、行业、企业级预测模型体系，预测区域、行业及企业的碳目标约束下的排放曲线，实现对包括排放量的模拟预测，探索构建区域、行业、企业三级联动的碳排放数据挖掘分析及预测模型库，为各级政府部门科学合理制定碳减排政策、为公司企业优化工业生产活动提供依据。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (4)
1.一种基于能源大数据的碳排放监测方法，其特征在于，包括步骤：
区域级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
行业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建；
实时采集所述区域级、行业级和企业级的碳排放总量数据并存储在能源大数据中；
将能源大数据中的各级数据分别代入碳排放核算模型；
其中，所述企业级碳排放数据挖掘分析及预测模型库构建包括电力行业碳排放测算体系，所述电力行业碳排放测算体系包括发电侧、用电侧和新能源侧；所述发电侧通过构建包括电力碳排放总量CEQ、电力碳排放强度CEI、区外来电碳排放总量等指标的碳排放测算体系，对一定时段内在发电侧产生的二氧化碳排放总量、每度电在发电侧产生的二氧化碳排放量等指标进行统计计算；所述用电侧，通过分析三大产业、重点行业和居民等多方面的用电特征与碳排放关系，构建多维度的用电侧碳排放测算体系；所述新能源侧包括针对新能源发电对象，其减排潜力为其发电量进入电网后所避免的区域化石能源发电对象发出同等电能所产生的二氧化碳排放。
2.如权利要求1所述的一种基于能源大数据的碳排放监测方法，其特征在于，采用部门法和应用AI分析法对碳排放进行计算；计算包括静止源的二氧化碳排放，电力和热力部门、移动源的二氧化碳排放以及化石能源的非能源利用排放。
3.如权利要求1所述的一种基于能源大数据的碳排放监测方法，其特征在于，各种产业的碳排放核算模型采用以下公式：
碳排放量＝∑(活动水平产业*碳排放因子产业)。
4.如权利要求3所述的一种基于能源大数据的碳排放监测方法，其特征在于，所述产业包括电力产业、工业产业、居民消费产业、地面交通产业、空中交通产业和海上交通产业；对于所述电力产业，实时采集公开且实时更新的火力发电量作为电力产业的活动水平数据；对于所述工业产业，实时采集公开且实时更新的工业产品产量作为工业产业的活动水平数据；对于所述居民消费产业，实时采集公开且实时更新的燃气消费量作为居民消费产业的活动水平数据；对于所述地面交通产业，实时采集公开且实时更新的车流量作为地面交通产业的活动水平数据；对于所述空中交通产业，实时采集公开且实时更新的航班飞行数据作为空中交通产业的活动水平数据；对于海上交通产业，实时采集公开且实时更新的航行的船舶数量作为海上交通产业的活动水平数据。
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