CN116993854A - 一种碳排放量大数据可视化监控方法 - Google Patents
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Abstract
一种碳排放量大数据可视化监控方法，包括如下步骤：步骤一、登录系统；步骤二、构建python运行环境；步骤三、收集数据；步骤四、使用pd.read_excel函数读取和存储数据；步骤五、整理数据后存储至至字典data_carbon中；步骤六、处理时间戳；步骤七、构建地图及上色；步骤八、构建折线图；步骤九、构建柱状图；步骤十、构建饼状图。基于大数据可视化开源框架Echarts结合Python语言，提出了一套可推广的碳排放量大数据可视化监控方法，通过建立基层电网公司所辖范围内的省、市电网数据模型，引入地图，建立负荷侧用户碳流模型，将各地区碳排放量数据可视化。
Description
技术领域
本发明涉及电力低碳减碳技术领域，具体涉及一种碳排放量大数据可视化监控方法。
背景技术
新型电力系统具有的典型特征就是大规模的新能源接入，因此电源出力和负荷都具有较传统电力系统很强的波动性以及不确定性。目前，国内学者致力于通过统计学方法研究新型电力系统的电源出力以及负荷预测，以保证正确的规划以及保障系统正常运行。就此而言，电力系统各方面数据量呈指数型增长，爆炸式的数据对研究新型电力系统产生阻力，因此，建立大数据可视化分析平台是有必要的。
现有的数据管理方案多是利用excel表格进行数据汇总和存储，需要大量的人工操作且效果并不直观和简洁。大量的数据在人工重复操作时，容易造成纰漏，会直接影响科研人员对于数据的使用以及后续的建模等工作，且excel表格中保存的数据对科研人员观察数据变化以及数据规律并不友好。在当前电力系统发展的情况下，科研院工作者以及电网公司人员需要对数据进行良好的可视化管理以及保持对数据变化的敏感度，从而为后续提高电网可靠性、保障电网高效持续运行打下基础。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种碳排放量大数据可视化监控方法，基于大数据可视化开源框架Echarts结合Python语言，提出了一套可推广的碳排放量大数据可视化监控方法，通过建立基层电网公司所辖范围内的省、市电网数据模型，引入地图，建立负荷侧用户碳流模型，将各地区碳排放量数据可视化。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种碳排放量大数据可视化监控方法，包括如下步骤：
步骤一、使用Application类构建登录注册系统，通过设置注册、登录界面防止信息外露风险；
步骤二、构建python运行环境，通过Windows命令提示符下载安装python3.8以及anaconda，python3.8和anaconda为python包管理工具，并安装API函数包中的pypower、pyecharts、numpy、pandas、os、openyxl；
步骤三、通过统计各电网公司所辖范围内电网历史数据，包括发电厂数量、类型、发电量、碳排放强度以及不同地区的碳排放总量；
步骤四、使用pd.read_excel函数读取本地excel表格中的地区、时间、碳排放量的数据存储至data数组中；
步骤五，将数据存储以后，使用dict函数整理出对应地区、时间的碳排放总量字典，并将最后结果储存至字典data_carbon中；
步骤六，处理表格中得到的年月日信息，判别是否是闰年等，保证年月日信息的准确性；
步骤七，使用map_chart函数构建目标地区地图，并通过map.add函数配置各种参数，将目标地区各子地区碳排放量构建到地图中，通过颜色的变化显示各个地区数据的差异；
步骤八，使用line_chart函数构建折线图，并通过Line函数配置各种参数，将目标地区下属各子地区碳排放量通过折线图展示，横轴为时间，纵轴为该目标区域总的碳排放量；
步骤九、使用bar函数构建折线图，并通过Bar.add函数配置各种参数，将各子地区碳排放量通过横向的柱状图显示，并根据时间的变化自动调整数据，用不同的比例颜色以及柱状图高度显示不同地区的碳排放量；
步骤十，使用pie函数构建折线图，并通过Pie.add函数配置各种参数，将各子地区碳排放量通过饼状图展示，根据时间变化，通过饼状图各部分大小表示不同地区的碳排放量对比。
上述的可视化监控方法所采用数据基于碳排放实时检测平台，碳排放实时检测平台内包括软件数据收集接口模块、数据采集模块、数据预处理模块以及碳排放率显示模块。
上述的软件数据收集接口模块，对数据进行处理，即进行数据抓取，将目标地区电网数据的节点数据、支路数据、发电机数据、发电机出力数据、外界交换线路数据和节点编号及名称数据从综稳中节选，并按照规定的格式存储至表格。
上述的数据采集模块采集软件数据收集接口模块节选后的数据表格，实时更新并得到实际电网中各负荷节点的变化负荷数据，并将其传入数据预处理模块中。
上述的数据预处理模块将区域ji二氧化碳排放总量CEi按下式计算：
式中：为区域ji第k种发电企业单位综合发电二氧化碳排放量，单位为吨二氧化碳每兆瓦时(tCO2/MWh)，/>为区域j内消纳的总电量；
区域ji的供电排放因子按下式计算：
从综稳数据中转化的新的格式信息确定电力系统各个支路的支路潮流分布矩阵、机组注入分布矩阵、负荷分布矩阵、节点有功通量矩阵后，利用下式计算节点碳势向量EN：
PN表示节点有功通量矩阵，表示支路潮流分布矩阵的转置矩阵；/>表示机组注入分布矩阵的转置矩阵；EG表示发电机组的碳排放强度向量；
利用下式计算得出支路碳流率向量与负荷碳流率向量：
EN表示支路碳势向量；EB为负荷碳向量。
上述的碳排放率显示模块根据得到的支路碳流率分布矩阵与负荷碳流率向量，得到网架中各负荷节点的实时碳排放率，并将结果根据所述的步骤一至步骤十进行显示。
本发明提供的一种碳排放量大数据可视化监控方法，针对省市级电力公司以及设计院等研究人员，构建了碳排放大数据可视化平台，协助其观察长时间的数据变动，并展示良好的对比性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
图1为本发明用户登录界面示意图；
图2为实施例碳排放数据示意图；
图3为实施例中湖北省各地区碳排放量示意图；
图4为实施例中湖北省某年碳排放量折线图；
图5为实施例中湖北省各地区碳排放柱状图；
图6为实施例中湖北省各地区三月份碳排放饼状图；
图7为实施例中可视化平台整体效果图；
图8为碳排放实时检测平台结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。
如图1-8中所示，一种碳排放量大数据可视化监控方法，包括如下步骤：
步骤一、使用Application类构建登录注册系统，通过设置注册、登录界面防止信息外露风险，登录界面如图1中所示；
步骤二、构建python运行环境，通过Windows命令提示符下载安装python3.8以及anaconda，python3.8和anaconda为python包管理工具，并安装API函数包中的pypower、pyecharts、numpy、pandas、os、openyxl；
步骤三、通过统计各电网公司所辖范围内电网历史数据，包括发电厂数量、类型、发电量、碳排放强度以及不同地区的碳排放总量，数据表如图2中所示；
步骤四、使用pd.read_excel函数读取本地excel表格中的地区、时间、碳排放量的数据存储至data数组中；
步骤五，将数据存储以后，使用dict函数整理出对应地区、时间的碳排放总量字典，并将最后结果储存至字典data_carbon中；
步骤六，处理表格中得到的年月日信息，判别是否是闰年等，保证年月日信息的准确性；
步骤七，使用map_chart函数构建某省地图，并通过map.add函数配置各种参数，将各市区碳排放量构建到地图中，通过颜色的变化显示各个地区数据的差异，构建的地图样式以及碳排放量对比如下图3所示；
步骤八，使用line_chart函数构建折线图，并通过Line函数配置各种参数，将各市区碳排放量通过折线图展示，横轴为时间，纵轴为该目标区域总的碳排放量，如图4中所示，表示了该省一年内的排放总量的变化趋势；
步骤九、使用bar函数构建折线图，并通过Bar.add函数配置各种参数，将各子地区碳排放量通过横向的柱状图显示，并根据时间的变化自动调整数据，用不同的比例颜色以及柱状图高度显示不同地区的碳排放量，通过Bar函数配置的可视化图如下图5所示；
步骤十，使用pie函数构建折线图，并通过Pie.add函数配置各种参数，将各子地区碳排放量通过饼状图展示，根据时间变化，通过饼状图各部分大小表示不同地区的碳排放量对比，由下图6可以看出，饼状图能够直观的表示出各地区碳排量的大小关系。
如图8中所示，上述的可视化监控方法所采用数据基于碳排放实时检测平台，碳排放实时检测平台内包括软件数据收集接口模块、数据采集模块、数据预处理模块以及碳排放率显示模块。
上述的软件数据收集接口模块，对数据进行处理，即进行数据抓取，将目标地区电网数据的节点数据、支路数据、发电机数据、发电机出力数据、外界交换线路数据和节点编号及名称数据从综稳中节选，并按照规定的格式存储至表格。
本发明中计算潮流所用的基础数据均来源于潮流仿真软件PSASP，由于PSASP中所含数据量过于庞大，因此数据处理的第一步是进行大数据抓取。
上述的数据采集模块采集软件数据收集接口模块节选后的数据表格，PSASP中的数据存储到新的表格后，实时更新并得到实际电网中各负荷节点的变化负荷数据，并将其传入数据预处理模块中。
上述的数据预处理模块将区域ji二氧化碳排放总量CEi按下式计算：
式中：为区域ji第k种发电企业单位综合发电二氧化碳排放量，单位为吨二氧化碳每兆瓦时(tCO2/MWh)，/>为区域j内消纳的总电量；
区域ji的供电排放因子按下式计算：
从综稳数据中转化的新的格式信息确定电力系统各个支路的支路潮流分布矩阵、机组注入分布矩阵、负荷分布矩阵、节点有功通量矩阵后，利用下式计算节点碳势向量EN：
PN表示节点有功通量矩阵，表示支路潮流分布矩阵的转置矩阵；/>表示机组注入分布矩阵的转置矩阵；EG表示发电机组的碳排放强度向量；
利用下式计算得出支路碳流率向量与负荷碳流率向量：
EN表示支路碳势向量；EB为负荷碳向量。
上述的碳排放率显示模块根据得到的支路碳流率分布矩阵与负荷碳流率向量，得到网架中各负荷节点的实时碳排放率，并将结果根据所述的步骤一至步骤十进行显示。
本发明提出了一种适用于碳排量大数据的可视化监控平台，在以新能源为主体的新型电力系统中，合理的处理数据，直观、简洁的观测数据变化以及优美直观的可视化界面都是不可缺少的一部分，本发明针对省市级电力公司以及设计院等研究人员，构建了碳排放大数据可视化平台，协助其观察长时间的数据变动，并展示良好的对比性，图7为本发明的整体效果图。
Claims (6)
1.一种碳排放量大数据可视化监控方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤一、使用Application类构建登录注册系统，通过设置注册、登录界面防止信息外露风险；
步骤二、构建python运行环境，通过Windows命令提示符下载安装python3.8以及anaconda，python3.8和anaconda为python包管理工具，并安装API函数包中的pypower、pyecharts、numpy、pandas、os、openyxl；
步骤三、通过统计各电网公司所辖范围内电网历史数据，包括发电厂数量、类型、发电量、碳排放强度以及不同地区的碳排放总量；
步骤四、使用pd.read_excel函数读取本地excel表格中的地区、时间、碳排放量的数据存储至data数组中；
步骤五，将数据存储以后，使用dict函数整理出对应地区、时间的碳排放总量字典，并将最后结果储存至字典data_carbon中；
步骤六，处理表格中得到的年月日信息，判别是否是闰年等，保证年月日信息的准确性；
步骤七，使用map_chart函数构建目标地区地图，并通过map.add函数配置各种参数，将目标地区各子地区碳排放量构建到地图中，通过颜色的变化显示各个地区数据的差异；
步骤八，使用line_chart函数构建折线图，并通过Line函数配置各种参数，将目标地区下属各子地区碳排放量通过折线图展示，横轴为时间，纵轴为该目标区域总的碳排放量；
步骤九、使用bar函数构建折线图，并通过Bar.add函数配置各种参数，将各子地区碳排放量通过横向的柱状图显示，并根据时间的变化自动调整数据，用不同的比例颜色以及柱状图高度显示不同地区的碳排放量；
步骤十，使用pie函数构建折线图，并通过Pie.add函数配置各种参数，将各子地区碳排放量通过饼状图展示，根据时间变化，通过饼状图各部分大小表示不同地区的碳排放量对比。
2.根据权利要求1所述的一种碳排放量大数据可视化监控方法，其特征在于，所述的可视化监控方法所采用数据基于碳排放实时检测平台，碳排放实时检测平台内包括软件数据收集接口模块、数据采集模块、数据预处理模块以及碳排放率显示模块。
3.根据权利要求2所述的一种碳排放量大数据可视化监控方法，其特征在于，所述的软件数据收集接口模块，对数据进行处理，即进行数据抓取，将目标地区电网数据的节点数据、支路数据、发电机数据、发电机出力数据、外界交换线路数据和节点编号及名称数据从综稳中节选，并按照规定的格式存储至表格。
4.根据权利要求3所述的一种碳排放量大数据可视化监控方法，其特征在于，所述的数据采集模块采集软件数据收集接口模块节选后的数据表格，实时更新并得到实际电网中各负荷节点的变化负荷数据，并将其传入数据预处理模块中。
5.根据权利要求4所述的一种碳排放量大数据可视化监控方法，其特征在于，所述的数据预处理模块将区域ji二氧化碳排放总量CEi按下式计算：
式中：为区域ji第k种发电企业单位综合发电二氧化碳排放量，单位为吨二氧化碳每兆瓦时(tCO2/MWh)，/>为区域j内消纳的总电量；
区域ji的供电排放因子按下式计算：
从综稳数据中转化的新的格式信息确定电力系统各个支路的支路潮流分布矩阵、机组注入分布矩阵、负荷分布矩阵、节点有功通量矩阵后，利用下式计算节点碳势向量EN：
PN表示节点有功通量矩阵，表示支路潮流分布矩阵的转置矩阵；/>表示机组注入分布矩阵的转置矩阵；EG表示发电机组的碳排放强度向量；
利用下式计算得出支路碳流率向量与负荷碳流率向量：
EN表示支路碳势向量；EB为负荷碳向量。
6.根据权利要求5所述的一种碳排放量大数据可视化监控方法，其特征在于，所述的碳排放率显示模块根据得到的支路碳流率分布矩阵与负荷碳流率向量，得到网架中各负荷节点的实时碳排放率，并将结果根据所述的步骤一至步骤十进行显示。
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