CN114970968A - 一种基于碳达峰的数据处理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于碳达峰的数据处理系统，包括数据采集装置、信息交互服务器和数据处理平台，所述数据采集装置通过所述信息交互服务器与数据处理平台通讯连接；所述数据采集装置用于采集碳排放数据并发送至所述信息交互服务器，所述信息交互服务器用于接收所述碳排放数据并发送至所述数据处理平台，所述数据处理平台用于接收并处理碳排放数据。本发明通过数据采集装置采集碳排放数据并通过信息交互服务器发送至数据处理平台，数据处理平台接收后碳排放数据对进行处理，实现了对碳排放数据的统一分析和预测，且可同时加载大量数据，提高了碳排放数据的处理效率和碳达峰测算的实时性，从而能够及时有效的反馈碳排放情况。
Description
技术领域
本发明涉及碳排放技术领域，具体为一种基于碳达峰的数据处理系统。
背景技术
温室效应又称“花房效应”，是大气保温效应的俗称。大气能使太阳短波辐射到达地面，但地表受热后向外放出的大量长波热辐射线却被大气吸收，这样就使地表与低层大气温度增高，因其作用类似于栽培农作物的温室，故名温室效应。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。
碳达峰就是指在某一个时点，二氧化碳的排放不再增长达到峰值，之后逐步回落，为实时对碳排放数值进行监测，通常采用专门的温室气体减排监测设备进行监测，再对监测数据进行处理。然而，目前还没有专门的数据处理系统对碳排放数据进行处理，现有的数据处理系统并不能很好地对碳排放数据进行分析，不能够快速有效对大量数据进行处理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于碳达峰的数据处理系统，实现了对碳排放数据的统一分析和预测，且可同时加载大量数据，提高了碳排放数据的处理效率和碳达峰测算的实时性，从而能够及时有效的反馈碳排放情况，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于碳达峰的数据处理系统，包括数据采集装置、信息交互服务器和数据处理平台，所述数据采集装置通过所述信息交互服务器与数据处理平台通讯连接；
所述数据采集装置用于采集碳排放数据并发送至所述信息交互服务器，所述信息交互服务器用于接收所述碳排放数据并发送至所述数据处理平台，所述数据处理平台用于接收并处理碳排放数据。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述数据处理平台包括中央处理器模块、数据加载模块、数据处理任务生成模块、数据处理模块和结果反馈模块，所述中央处理器模块分别与所述数据加载模块、所述数据处理任务生成模块、所述数据处理模块和所述结果反馈模块连接；
所述数据加载模块用于对碳排放数据进行加载，所述数据处理任务生成模块用于获取和解析待处理碳排放数据，再获取碳排放数据处理任务；所述数据处理模块用于对碳排放数据处理任务进行分析运算，得到处理结果，所述结果反馈模块用于将处理结果反馈出来。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述数据加载模块包括数据加载请求管理单元、数据索引管理单元、多线程序列化单元、多线程数据加载单元和序列化同步单元；
所述数据加载请求管理单元用于对待加载碳排放数据进行解析和处理后形成数据加载请求信息包，并将数据加载请求信息包向数据索引管理单元发起发送指令；所述数据索引管理单元用于根据多线程序列化单元的解析分析结果，向多线程数据加载单元发起数据加载指令，并管控多线程数据加载过程；所述多线程序列化单元用于根据加载数据的服务器的处理数据能力，对待加载数据进行多线程序列化；所述多线程数据加载单元用于根据数据索引管理单元和多线程序列化单元的解析对待加载数据进行序列化加载；所述序列化同步单元用于对多线程加载后的数据进行同步数据恢复，同步还原数据，完成数据的加载。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述数据加载请求管理单元的数据加载请求信息包包括请求标识编码、数据特征码、数据量范围、数据索引值、数据同步值和数据加载值。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述多线程序列化单元包括数据索引集分解、线程准备、数据序列化管理线程、数据多线程序列化、线程序列启动和多线程监测；所述多线程数据加载单元包括线程响应、加载线程编码、线程启动准备、线程执行、线程关闭和线程恢复。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述数据处理平台还包括预测模块，所述预测模块与所述中央处理器模块连接，所述预测模块用于对某一预测时间点碳排放数据进行预测。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述预测模块的具体步骤包括：
S1.设置某一起始时间点记为第1天，抽取第a天到第b天之间内的数据，并用多种函数模型进行拟合得出碳排放数据与时间相关的预测函数；
S2.抽取另外第c天到第d天之间的数据，并逐一带入预测函数中，计算得到的多个预测函数的匹配系数；
S3.计算匹配系数最大的预测函数的修正系数；
S4.将匹配系数最大的预测函数与修正系数相乘，即得最佳预测函数；
S5.将待预测时间点相对起始时间点的天数代入最佳预测函数得出待测时间点的碳排放数据并做预存。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述S2中匹配系数的计算公式为：
其中，yt表示第t天根据各预测函数算出的预测数据，dt为第t天的实际数据，K为预测数据与对应时间的实际数据差的最大值；
所述S3中修正系数的计算公式为：
其中，
yt表示第t天根据匹配系数最大的预测函数算出的预测数据，dt为第t天的实际数据，
为第c天到第d天之间匹配系数最大的预测函数算出的预测数据的平均值。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述数据处理平台还包括模拟视图模块，所述模拟视图模块与所述中央处理器模块连接，所述模拟视图模块用于对处理结果进行模拟演示。
作为本发明的一种基于碳达峰的数据处理系统优选的，所述模拟视图模块进行模拟演示包含模型生成和三维动画演示。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过数据采集装置采集碳排放数据并通过信息交互服务器发送至数据处理平台，数据处理平台接收后碳排放数据对进行处理，实现了对碳排放数据的统一分析和预测，且可同时加载大量数据，提高了碳排放数据的处理效率和碳达峰测算的实时性，从而能够及时有效的反馈碳排放情况。
附图说明
图1为本发明的一个实施例的系统框图；
图2为本发明的一个实施例的数据处理平台的系统框图；
图3为本发明的预测模块的具体流程示意图；
图4为本发明的另一个实施例的数据处理平台的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1-3，本发明提供一种基于碳达峰的数据处理系统，包括数据采集装置、信息交互服务器和数据处理平台，数据采集装置通过信息交互服务器与数据处理平台通讯连接；
数据采集装置用于采集碳排放数据并发送至信息交互服务器，信息交互服务器用于接收碳排放数据并发送至数据处理平台，数据处理平台用于接收并处理碳排放数据。
数据处理平台包括中央处理器模块、数据加载模块、数据处理任务生成模块、数据处理模块、结果反馈模块和模拟视图模块，中央处理器模块分别与数据加载模块、数据处理任务生成模块、数据处理模块、结果反馈模块和模拟视图模块连接；
数据加载模块用于对碳排放数据进行加载，数据处理任务生成模块用于获取和解析待处理碳排放数据，再获取碳排放数据处理任务；数据处理模块用于对碳排放数据处理任务进行分析运算，得到处理结果，结果反馈模块用于将处理结果反馈出来；模拟视图模块用于对处理结果进行模拟演示。
数据加载模块包括数据加载请求管理单元、数据索引管理单元、多线程序列化单元、多线程数据加载单元和序列化同步单元；
数据加载请求管理单元用于对待加载碳排放数据进行解析和处理后形成数据加载请求信息包，该数据加载请求信息包包括请求标识编码、数据特征码、数据量范围、数据索引值、数据同步值和数据加载值，并将数据加载请求信息包向数据索引管理单元发起发送指令；数据索引管理单元用于根据多线程序列化单元的解析分析结果，向多线程数据加载单元发起数据加载指令，并管控多线程数据加载过程；多线程序列化单元用于根据加载数据的服务器的处理数据能力，对待加载数据进行多线程序列化；多线程数据加载单元用于根据数据索引管理单元和多线程序列化单元的解析对待加载数据进行序列化加载；序列化同步单元用于对多线程加载后的数据进行同步数据恢复，同步还原数据，完成数据的加载。
多线程序列化单元包括数据索引集分解、线程准备、数据序列化管理线程、数据多线程序列化、线程序列启动和多线程监测；多线程数据加载单元包括线程响应、加载线程编码、线程启动准备、线程执行、线程关闭和线程恢复。
模拟视图模块进行模拟演示包含模型生成和三维动画演示
实施例2
请参阅图4，与实施例1的不同之处在于：
上述数据处理平台还包括预测模块，预测模块与中央处理器模块连接，预测模块用于对某一预测时间点碳排放数据进行预测。
预测模块的具体步骤包括：
S1.设置某一起始时间点记为第1天，抽取第a天到第b天之间内的数据，并用多种函数模型进行拟合得出碳排放数据与时间相关的预测函数；
S2.抽取另外第c天到第d天之间的数据，并逐一带入预测函数中，计算得到的多个预测函数的匹配系数；
匹配系数的计算公式为：
其中，yt表示第t天根据各预测函数算出的预测数据，dt为第t天的实际数据，K为预测数据与对应时间的实际数据差的最大值；
S3.计算匹配系数最大的预测函数的修正系数；
修正系数的计算公式为：
其中，
yt表示第t天根据匹配系数最大的预测函数算出的预测数据，dt为第t天的实际数据，
为第c天到第d天之间匹配系数最大的预测函数算出的预测数据的平均值；
S4.将匹配系数最大的预测函数与修正系数相乘，即得最佳预测函数；
S5.将待预测时间点相对起始时间点的天数代入最佳预测函数得出待测时间点的碳排放数据并做预存。
综上所述，本发明通过数据采集装置采集碳排放数据并通过信息交互服务器发送至数据处理平台，数据处理平台接收后碳排放数据对进行处理，实现了对碳排放数据的分析，提高了碳排放数据的处理效率和碳达峰测算的实时性，从而能够及时有效的反馈碳排放情况。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：包括数据采集装置、信息交互服务器和数据处理平台，所述数据采集装置通过所述信息交互服务器与数据处理平台通讯连接；
所述数据采集装置用于采集碳排放数据并发送至所述信息交互服务器，所述信息交互服务器用于接收所述碳排放数据并发送至所述数据处理平台，所述数据处理平台用于接收并处理碳排放数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述数据处理平台包括中央处理器模块、数据加载模块、数据处理任务生成模块、数据处理模块和结果反馈模块，所述中央处理器模块分别与所述数据加载模块、所述数据处理任务生成模块、所述数据处理模块和所述结果反馈模块连接；
所述数据加载模块用于对碳排放数据进行加载，所述数据处理任务生成模块用于获取和解析待处理碳排放数据，再获取碳排放数据处理任务；所述数据处理模块用于对碳排放数据处理任务进行分析运算，得到处理结果，所述结果反馈模块用于将处理结果反馈出来。
3.根据权利要求2所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述数据加载模块包括数据加载请求管理单元、数据索引管理单元、多线程序列化单元、多线程数据加载单元和序列化同步单元；
所述数据加载请求管理单元用于对待加载碳排放数据进行解析和处理后形成数据加载请求信息包，并将数据加载请求信息包向数据索引管理单元发起发送指令；所述数据索引管理单元用于根据多线程序列化单元的解析分析结果，向多线程数据加载单元发起数据加载指令，并管控多线程数据加载过程；所述多线程序列化单元用于根据加载数据的服务器的处理数据能力，对待加载数据进行多线程序列化；所述多线程数据加载单元用于根据数据索引管理单元和多线程序列化单元的解析对待加载数据进行序列化加载；所述序列化同步单元用于对多线程加载后的数据进行同步数据恢复，同步还原数据，完成数据的加载。
4.根据权利要求3所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述数据加载请求管理单元的数据加载请求信息包包括请求标识编码、数据特征码、数据量范围、数据索引值、数据同步值和数据加载值。
5.根据权利要求3所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述多线程序列化单元包括数据索引集分解、线程准备、数据序列化管理线程、数据多线程序列化、线程序列启动和多线程监测；所述多线程数据加载单元包括线程响应、加载线程编码、线程启动准备、线程执行、线程关闭和线程恢复。
6.根据权利要求2所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述数据处理平台还包括预测模块，所述预测模块与所述中央处理器模块连接，所述预测模块用于对某一预测时间点碳排放数据进行预测。
7.根据权利要求6所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述预测模块的具体步骤包括：
S1.设置某一起始时间点记为第1天，抽取第a天到第b天之间内的数据，并用多种函数模型进行拟合得出碳排放数据与时间相关的预测函数；
S2.抽取另外第c天到第d天之间的数据，并逐一带入预测函数中，计算得到的多个预测函数的匹配系数；
S3.计算匹配系数最大的预测函数的修正系数；
S4.将匹配系数最大的预测函数与修正系数相乘，即得最佳预测函数；
S5.将待预测时间点相对起始时间点的天数代入最佳预测函数得出待测时间点的碳排放数据并做预存。
8.根据权利要求7所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述S2中匹配系数的计算公式为：
其中，yt表示第t天根据各预测函数算出的预测数据，dt为第t天的实际数据，K为预测数据与对应时间的实际数据差的最大值；
所述S3中修正系数的计算公式为：
其中，
yt表示第t天根据匹配系数最大的预测函数算出的预测数据，dt为第t天的实际数据，
为第c天到第d天之间匹配系数最大的预测函数算出的预测数据的平均值。
9.根据权利要求2所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述数据处理平台还包括模拟视图模块，所述模拟视图模块与所述中央处理器模块连接，所述模拟视图模块用于对处理结果进行模拟演示。
10.根据权利要求9所述的一种基于碳达峰的数据处理系统，其特征在于：所述模拟视图模块进行模拟演示包含模型生成和三维动画演示。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220830 |