CN116662715A - 能碳计算方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

能碳计算方法、装置、终端设备及存储介质 Download PDF

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CN116662715A CN202310614745.6A CN202310614745A CN116662715A CN 116662715 A CN116662715 A CN 116662715A CN 202310614745 A CN202310614745 A CN 202310614745A CN 116662715 A CN116662715 A CN 116662715A
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舒清龙
黎海亮
赵龙
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Abstract

本申请适用于能源监测技术领域，提供一种能碳计算方法、装置、终端设备及存储介质，其中，能碳计算方法应用于用能系统，包括：获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据；基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型；基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。本申请能够实现以较低的成本完成用能系统实时能碳计算的功能。

Description

能碳计算方法、装置、终端设备及存储介质
技术领域
本申请属于能源监测技术领域，尤其涉及一种能碳计算方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
目前，在双碳目标的驱动下，各类高能耗用能系统，如发电、化工、钢铁以及机械设备制造企业等都在慢慢步入高强度减碳时代。然而，这些用能系统在进行能耗以及碳耗管理时，存在碳排放分析计算复杂，碳资产管理专业性强、人力成本高的问题，无法以较低的成本完成能耗和碳耗的实时监测管理。
发明内容
本申请实施例提供了一种能碳计算方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决现有技术存在的无法以较低的成本完成用能系统实时能碳计算的问题。
本申请实施例的第一方面提供一种能碳计算方法，包括：
获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据；
基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型；
基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
可选地，所述基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型之前，还包括：
基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
可选地，所述基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型，包括：
获取与所述工作数据的数据属性对应的活动水平数据和排放因子数据；
基于所述活动水平数据和所述排放因子数据，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
可选地，所述基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型，包括：
基于所述工作数据的数据属性，获取与所述数据属性对应的能碳计算模型。
可选地，所述基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果，包括：
基于数据属性对所述工作数据进行转换，得到与所述预设的能碳计算模型对应的模型化数据；
将所述模型化数据输入所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
可选地，所述数据属性包括物理属性、行业属性、范围属性、排放源属性和方法学属性。
可选地，所述基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果之后，还包括：
将所述能碳计算结果存储至防篡改数据库。
本申请实施例的第二方面提供一种能碳计算装置，包括：
数据获取模块，用于获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据；
模型获取模块，用于基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型；
能碳计算模块，用于基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
可选地，所述能碳计算装置，还包括：
模型构建模块，用于基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
可选地，所述模型构建模块，包括：
参数获取单元，用于获取与所述工作数据的数据属性对应的活动水平数据和排放因子数据；
模型构建单元，用于基于所述活动水平数据和所述排放因子数据，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
可选地，所述模型获取模块，具体用于基于所述工作数据的数据属性，获取与所述数据属性对应的能碳计算模型。
可选地，所述能碳计算模块，包括：
数据转换单元，用于基于数据属性对所述工作数据进行转换，得到与所述预设的能碳计算模型对应的模型化数据；
能碳计算单元，用于将所述模型化数据输入所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
可选地，所述数据属性包括物理属性、行业属性、范围属性、排放源属性和方法学属性。
可选地，所述能碳计算装置，还包括：
结果存储模块，用于将所述能碳计算结果存储至防篡改数据库。
本申请实施例的第三方面提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上所述的能碳计算方法。
本申请实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的能碳计算方法。
本申请实施例的第一方面提供的能碳计算方法，通过获取用能系统在工作过程中的工作数据，基于工作数据获取预设的能碳计算模型，并基于工作数据及预设的能碳计算模型输出能碳计算结果，在获取到用能系统的工作数据后即可通过预设的能碳计算模型进行能碳计算，能够实现以较低的成本完成用能系统实时能碳计算的功能。
可以理解的是，上述第二方面、第三方面和第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的能碳计算方法的第一种流程示意图；
图2为本申请实施例提供的能碳计算方法的第二种流程示意图；
图3为本申请实施例提供的能碳计算方法的第三种流程示意图；
图4为本申请实施例提供的能碳计算装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、设备、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。“多个”表示“两个或两个以上”。
目前存在碳排放分析计算复杂，碳资产管理专业性强、人力成本高，无法以较低的成本完成能耗和碳耗的实时监测管理的问题。
针对上述问题，本申请实施例提供了一种能碳计算方法，该方法通过获取用能系统在工作过程中的工作数据，基于工作数据获取预设的能碳计算模型，并基于工作数据及预设的能碳计算模型输出能碳计算结果，能够实现以较低的成本完成用能系统实时能碳计算的功能。
下面结合具体实施例对本申请提供的能碳计算方法进行示例性的说明。
实施例一
如图1所示，本实施例提供的能碳计算方法包括如下步骤S11至S13：
S11、获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据。
在应用中，上述用能系统可以是各类企业，如发电、化工、钢铁以及机械设备制造等企业。上述用能系统在工作过程中的工作数据，可以是企业在生产过程中的工作数据，其中，能源消耗数据可以包括电、热、冷、气以及水等能源消耗数据，生产运营数据可以包括各类固体燃料、液体燃料和气体燃料的使用情况，以及生产工艺数据、产能等数据，也可以包括用能系统供应链上下游能耗能碳信息。
在应用中，可以在确定好用能系统的整体能源和生产特征后，进行物联网传感器网络的建设，分别设计安装电、水、气、热等计量采集传感器，以及光伏逆变器信息采集传感器、储能PCS信息采集传感器、环境监测传感器以及其他智能传感器等，并设计开发涉及特定行业生产工艺以及运营数据的生产运营数据接口。
在应用中，上述获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，可以是通过包含物联网传感器网络和生产运营数据接口的数据采集系统来获取，其中，物联网传感器网络可以包含各类通过各种不同协议组网的物联网传感器，生产运营数据接口可以是企业生产、运营和管理等各类数据的采集接口。通过数据采集系统可以实时、自动获取各类能源耗数据、部分温室气体排放数据、分布式能源发电数据以及生产运营数据。
S12、基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型。
在应用中，上述获取预设的能碳计算模型可以是从预先构建的云端的能碳一体实时计算模型中获取，该能碳一体实时计算模型可以集成目前国内包含发电、电子设备制造、水泥制造、石油化工等多个行业的能碳计算模型，可以全方位进行用能系统能碳的实时分析计算，包含固体燃料使用情况，液体燃料使用情况，气体燃料使用情况，电力使用情况，热力使用情况等，并可以通过多维度的方式进行计算展示，对用能系统整体能耗进行监测。上述基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型，可以是从云端的能碳一体实时计算模型中绑定与上述工作数据所属的行业相对应的能碳计算模型。
S13、基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
在应用中，通过应用物联网传感器网络以及生产运营数据接口采集了用能系统在工作过程中的工作数据后，可以将工作数据通过能碳监测网关上送到预设的能碳计算模型，在模型内部能碳一体引擎的支撑下，实时进行能耗和碳耗的分析计算，并输出能碳计算结果。能碳监测网关是一种低成本的物联网网关，兼容各类物联网、电力规约协议，能够实现数据的集中上送，使得实时能碳分析计算更加准确，还可以根据设定策略对用能系统中的分布式能源进行功率控制和能量管理，提升所管理用能系统的能源使用效率和稳定性，使得用能系统运行更加稳定，降低用能系统整体碳耗。
本申请实施例提供的能碳计算方法，通过获取用能系统在工作过程中的工作数据，基于工作数据获取预设的能碳计算模型，并基于工作数据及预设的能碳计算模型输出能碳计算结果，在获取到用能系统的工作数据后即可通过预设的能碳计算模型进行能碳计算，能够实现以较低的成本完成用能系统实时能碳计算的功能。
实施例二
本实施例是对实施例一的进一步说明，与实施例一相同或相似的地方，具体可参见实施例一的相关描述，此处不再赘述。
在一个实施例中，步骤S12之前，还包括：基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
在应用中，上述数据属性可以包括物理属性、行业属性、范围属性、排放源属性和方法学属性，其中，物理属性可以包括电、水、气、煤、油等，行业属性可以包括发电、水泥、钢铁、运输等，范围属性可以包括范围一直接排放源、范围二间接排放源、范围三供应链上下游排放源等，方法学属性可以包括碳排放方法学和碳清除方法学等。上述基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型，可以是对各种不同的数据属性都分别构建能碳计算模型从而形成云端的能碳一体实时计算模型，使得该能碳一体实时计算模型内包括各种不同行业不同数据属性的能碳计算模型。
在应用中，云端的能碳一体实时计算模型可以内置包含发电、电子设备制造、水泥制造、石油化工等各种不同行业的国家指导碳排放核算方法，以及若干个不同属性的排放源、实时更新的排放因子数据、新能源发电减排方法学模型以及绿电交易减排方法等。每个行业的能碳计算模型都包含了完整的范围一和范围二核算边界以及科学的核算方法，行业核算边界包含了国家行业核算指南规定的特定排放源，同时也包含实际该行业实际运营过程中可能涉及的所有完备的排放源。
如图2所示，在一个实施例中，上述基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型，包括：S21、获取与所述工作数据的数据属性对应的活动水平数据和排放因子数据；S22、基于所述活动水平数据和所述排放因子数据，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
在应用中，云端的能碳一体实时计算模型可以内置包含所有行业、所有范围的基础排放源，以此做到所有的行业都有清晰的排放边界，直接排放、间接排放以及价值链排放等范围界定清晰，每一个排放源有清晰的活动水平数据计算方法以及准确有效的排放因子数据。据此，所有能源消耗以及碳排放，就可以根据能碳一体实时计算模型中对应的能碳计算模型实现实时的计算分析和统计。碳排放核算方法将碳排放活动水平数据和排放因子数据分开维护，所有排放水平原始消耗量数据都通过能碳监测网关的工作数据进行获取，然后通过各类化石燃料化学原料的热值、氧化率以及含碳量等数据计算出活动水平数据。模型内置最新的各类型各行业各地区排放因子数据，同时也有排放因子维护接口，面对政策性调整时可以及时运用到实际计算中。此时，便可根据实时活动水平数据和排放因子数据计算出实时碳排放量。
在一个实施例中，步骤S12包括：基于所述工作数据的数据属性，获取与所述数据属性对应的能碳计算模型。
在应用中，上述基于所述工作数据的数据属性，获取与所述数据属性对应的能碳计算模型，可以是基于上述工作数据的物理属性、行业属性、范围属性、排放源属性和方法学属性，从能碳一体实时计算模型中绑定对应的能碳计算模型。能碳一体实时计算模型可以内置所有24个国家指南行业所有的范围一直接排放源和范围二间接排放源，通过行业-范围-排放源的层级进行笛卡尔积列举，每个排放源都有特定的活动水平数据计算方法和特定的碳排放因子数据，一旦某一个特定的排放源与能碳监测网关上送的数据进行了绑定，就可以自动调用该排放源属性对应的能碳计算模型进行碳排放实时计算。
在应用中，云端的能碳一体实时计算模型还可以内置目前各行业供应链上下游常见的范围三排放源，范围三排放源的活动水平通过生产运营数据接口提供原始数据，范围三排放源排放因子单独定义。由于范围三排放源的广泛性和不一致性，范围三排放源可以允许自定义，同时范围三数据不做存证。能碳一体实时计算模型还可以内置常见的温室气体减排模型以及方法学，如绿电，分布式光伏减排，CCER减排，林业碳汇减排等。减排原始数据通过绑定减排模型，计算出特定减排方式的减排量再后参与系统运算，最后可以得到用能单位的综合排放数据，更符合当前鼓励减排的政策引导，指导用户进行更深度的减排操作。
如图3所示，在一个实施例中，步骤S13包括：
S31、基于数据属性对所述工作数据进行转换，得到与所述预设的能碳计算模型对应的模型化数据；S32、将所述模型化数据输入所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
在应用中，能碳监测网关对下兼容常见的物联网协议、电力协议以及互联网协议等，由于工作数据可能来自不同行业，不同的排放方式，以及有不同的排放属性，在形式和量纲上都可能存在差异，如对于发电燃煤数据、燃煤脱硫数据以及耗电数据，这些数据会分别以质量、体积和电量的形式进行采集，如果在能碳监测网关不进行模型化处理，会对数据清洗和分析造成较大负担，大大增加运营成本。为了保证模型接入能力、数据传输一致性以及模型处理效率，工作数据采集以后，能碳监测网关可以基于数据属性对工作数据进行处理，分别应用如电能模型、天然气模型、用水模型、各类固体燃料模型、各类液体燃料模型、生产工艺化学模型等，形成统一化的模型化数据，以特定的模型化数据上送到云端的能碳一体实时计算模型，提高模型计算的稳定性以及数据的一致性和实时性。
在应用中，能碳监测网关处理过的模型化数据亦通过物联网协议或者电力协议等上送到云端的能碳一体实时计算模型中，在此处能碳一体实时计算模型首先会进行物理属性绑定，根据物理属性调用电、水、气、燃煤或者燃油等能源计算模型，进行能源消耗多维分析计算。如电数据，会根据物理属性中用能位置，用能负荷属性以及电力来源等进行分区域、分负荷类型的电量数据统计以及费用统计，然后进行数据的总线共享以及存储。模型化数据进入碳计算分析模型后，会对模型化数据再进行行业-范围-排放源-方法学属性的绑定，使用该优化的绑定方法提高运算效率，再根据模型化数据和绑定属性应用不同的行业排放源活动水平数据算法，取用不同的排放因子数据进行碳排放的实时计算。能碳一体实时计算模型通过内置涵盖所有不同行业的各类属性的排放源，对所有上送数据进行绑定能碳计算模型，完成能源消耗和碳排放一体的实时计算分析。
例如，电子设备制造行业的范围一化石燃料燃烧过程排放计算方法如下：
其中，E燃烧是企业边界内化石燃料燃烧产生的排放量，单位tCO2；ADi是报告期内第i种化石燃料的活动水平，单位GJ；EFi是第i种化石燃料的二氧化碳排放因子，单位tCO2/GJ；i是化石燃料种类。
活动水平ADi计算方法如下：
ADi＝NCVi×FCi
其中，ADi是报告期内第i种化石燃料的活动水平，单位GJ；NCVi是报告期内第i种燃料的平均低位发热量，对固体或液体燃料，单位为GJ/t；对气体燃料，单位为GJ/万Nm3，采用行业指导值；FCi是报告期内第i种燃料的净消耗量，对固体或液体燃料，单位为t，对气体燃料，单位为万Nm3；i是化石燃料种类。
碳排放因子EFi计算方法如下：
其中，EFi是第i种化石燃料的二氧化碳排放因子，单位tCO2/GJ；CCi是第i种燃料的单位热值含碳量，单位tC/GJ，采用行业指导值；OFi是第i种化石燃料的碳氧化率，采用行业指导值；44/12是二氧化碳分子比例换算系数。
在应用中，能碳监测网关还可以对综合能源系统进行功率控制和能量管理，通过预设策略可以完成分布式光伏发电以及分布式储能的调控，由于数据在网关层就已经做了模型化处理，所有的控制和优化策略都是模型都是统一的，只要进行参数调节即可，以此实现高效的能源利用和碳减排。还可以在能碳监测网关应用调节光伏以及储能设备的调控策略，实现主体综合能源的高效利用，实现节能减排。
在一个实施例中，步骤S13之后，还包括：将所述能碳计算结果存储至防篡改数据库。
在应用中，可以通过运用通用云服务商的防篡改关系型数据库，运用节点散列部署，读写分离，配合交叉验证以及多维审计技术，使得系统能耗以及碳排数据的采集和计算结果具有不可篡改性，可追溯性以及不可抵赖能力，提高数据可信度，保证能碳计算结果的权威性，使其可直接应用于主管部门对碳排放的监测和核查。
在应用中，所有实时数据和历史存证数据可以通过api调用的方式供桌面端和移动端的智慧应用使用，智慧应用可以在移动端和桌面端显示实时能耗数据以及各维度的历史能耗数据、实时碳耗数据以及各维度的历史碳耗数据、实时碳减排数据以及各维度的历史碳减排数据，提供能耗监测、碳排放监测、综合能源监控、节能分析、碳资产管理、碳排放报告以及排放因子维护等功能，降低碳资产管理成本，还可以提供各类用能以及减排的建议，为各类用能系统的节能减排实现良性循环。
本申请实施例提供的能碳计算方法，通过物联网传感器网络和生产运营数据接口采集工作数据，经由能碳监测网关进行统一化的模型化数据上送，在云端利用能碳一体实时计算模型，完成能耗的实时计算分析以及碳排放的实时计算分析，相关结果存入防篡改数据库，结合智慧应用的展示，实现对能耗和碳耗的实时直观可信监测。
下面结合附图对本申请提供的能碳计算装置进行示例性的说明。
实施例三
对应于上文实施例所述的能碳计算方法，如图4所示，本实施例提供了一种能碳计算装置，该能碳计算装置400包括：
数据获取模块401，用于获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据；
模型获取模块402，用于基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型；
能碳计算模块403，用于基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
在一个实施例中，所述能碳计算装置，还包括：
模型构建模块，用于基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
在一个实施例中，所述模型构建模块，包括：
参数获取单元，用于获取与所述工作数据的数据属性对应的活动水平数据和排放因子数据；
模型构建单元，用于基于所述活动水平数据和所述排放因子数据，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
在一个实施例中，所述模型获取模块，具体用于基于所述工作数据的数据属性，获取与所述数据属性对应的能碳计算模型。
在一个实施例中，所述能碳计算模块，包括：
数据转换单元，用于基于数据属性对所述工作数据进行转换，得到与所述预设的能碳计算模型对应的模型化数据；
能碳计算单元，用于将所述模型化数据输入所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
在一个实施例中，所述数据属性包括物理属性、行业属性、范围属性、排放源属性和方法学属性。
在一个实施例中，所述能碳计算装置，还包括：
结果存储模块，用于将所述能碳计算结果存储至防篡改数据库。
需要说明的是，上述模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种终端设备500，如图5所示，包括存储器501、处理器502以及存储在存储器501中并可在处理器502上运行的计算机程序503，处理器502执行计算机程序503时实现第一方面提供的能碳计算方法的步骤。
在应用中，终端设备可包括，但不仅限于，处理器以及存储器，图5仅仅是终端设备的举例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如，输入输出设备、网络接入设备等。输入输出设备可以包括摄像头、音频采集/播放器件、显示屏等。网络接入设备可以包括网络模块，用于与外部设备进行无线网络。
在应用中，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在应用中，存储器在一些实施例中可以是终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。存储器在另一些实施例中也可以是终端设备的外部存储设备，例如，终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。存储器还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等，例如计算机程序的程序代码等。存储器还可以用于暂时存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到终端设备的任何实体或设备、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的设备及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，设备间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种能碳计算方法，其特征在于，应用于用能系统，包括：
获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据；
基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型；
基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
2.如权利要求1所述的能碳计算方法，其特征在于，所述基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型之前，还包括：
基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
3.如权利要求2所述的能碳计算方法，其特征在于，所述基于所述工作数据的数据属性，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型，包括：
获取与所述工作数据的数据属性对应的活动水平数据和排放因子数据；
基于所述活动水平数据和所述排放因子数据，构建与所述数据属性对应的能碳计算模型。
4.如权利要求1所述的能碳计算方法，其特征在于，所述基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型，包括：
基于所述工作数据的数据属性，获取与所述数据属性对应的能碳计算模型。
5.如权利要求1所述的能碳计算方法，其特征在于，所述基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果，包括：
基于数据属性对所述工作数据进行转换，得到与所述预设的能碳计算模型对应的模型化数据；
将所述模型化数据输入所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
6.如权利要求2至5任一项所述的能碳计算方法，其特征在于，所述数据属性包括物理属性、行业属性、范围属性、排放源属性和方法学属性。
7.如权利要求1所述的能碳计算方法，其特征在于，所述基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果之后，还包括：
将所述能碳计算结果存储至防篡改数据库。
8.一种能碳计算装置，其特征在于，应用于用能系统，包括：
数据获取模块，用于获取所述用能系统在工作过程中的工作数据，所述工作数据包括能源消耗数据和生产运营数据；
模型获取模块，用于基于所述工作数据，获取预设的能碳计算模型；
能碳计算模块，用于基于所述工作数据及所述预设的能碳计算模型，输出能碳计算结果。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的能碳计算方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的能碳计算方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117909936A (zh) * 2024-03-20 2024-04-19 广东电网有限责任公司 一种基于时变参数的电能碳相关性建模方法及装置

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