CN117273240A - 碳排放成本的决策优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了碳排放成本的决策优化方法，涉及碳排放成本的决策优化技术领域，包括获取目标地区待优化的碳排放决策策略，并统计目标地区的能源数据、对目标地区的能源数据进行分析，并匹配得到参照比对碳排放数据、对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此进行碳排放决策策略优化提示。本发明依次对各领域的数据进行分析，为决策者提供基于数据分析的碳排放成本评估，识别了潜在的能源消耗和碳排放问题，并有助于进行决策的优化，制定针对性的相关节能措施，从而优化碳排放成本，有效地减少碳排放整体投入成本。
Description
技术领域
本发明涉及碳排放成本的决策优化技术领域，具体为碳排放成本的决策优化方法。
背景技术
碳排放成本的决策优化是一个与可持续发展和环境保护密切相关的问题，随着社会对环境保护的关注度不断提高，对减少碳排放的要求也日益增强，以减少其碳排放并增加其环境效益。然而，决策制定者在制定碳排放减少策略时面临着多个复杂的因素和约束条件，如技术可行性、成本和环境效益等。因此，为了在这些因素中实现最佳平衡，有必要开展碳排放成本的决策优化研究。
此外，随着科技的不断进步，碳排放计量与成本管理的方法也得到了极大的改进。现代技术能够更准确地测量和监测其碳排放，提供了更可靠的数据基础用于决策优化。因此，结合现代技术和优化方法，可以更好地理解和管理其碳排放成本，从而实现经济效益和环境可持续性的双重目标。
专利公告号CN115907155B，一种引入碳排放成本的发电机组规划方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。包括：获取请求终端发送的发电机组规划请求；响应于发电机组规划请求，调用发电机组规划决策优化模型对应的规划决策主模型和运行子模型；根据各候选地区对应的投资成本、运行成本、碳排放成本以及可靠性成本、规划决策主模型、运行子模型以及目标约束条件，从候选地区确定对发电机组进行建设的目标地区、发电机组在目标地区的类型以及发电机组在目标地区的装机容量；根据目标地区、发电机组在目标地区的类型以及发电机组在目标地区的装机容量，得到发电机组规划结果；将发电机组规划结果反馈至请求终端。采用本方法能够提高发电机组的规划准确率。
专利公开号CN114493020A，一种基于全生命周期成本和碳排放的综合能源系统规划方法，包括：建立综合能源系统数字孪生模型；构建以全生命周期总成本最优为第一目标函数的综合能源系统设备多阶段规划模型；构建以全生命周期碳排放量最小为第二目标函数的综合能源系统设备多阶段规划模型；将综合能源系统划分为多规划周期，选择第一目标函数和/或第二目标函数作为对应规划周期的综合能源系统设备多周期多阶段规划模型，并设置相应约束条件和决策变量；采用寻优算法对规划模型进行求解，获得该规划周期综合能源系统设备规划计算结果，并依据上一周期的计算结果调整下一周期的初始值和约束条件，进行逐周期滚动优化和动态调整，生成综合能源系统设备规划最优值。
目前现有技术在针对碳排放成本的决策优化过程中，还存在一些局限性，具体体现在：如今的碳排放成本的决策优化方法的数据和信息来支持决策制定过程中存在数据不完备、缺乏可靠性和统一性的问题，给优化过程带来了挑战，此外，不同行业领域的数据获取和统计也存在差异，进一步增加了数据的不一致性，导致无法全面考虑到现实中的复杂性和动态变化。
综上所述，碳排放成本的决策优化是各领域行业在可持续发展和环境保护方面面临的重要问题，通过针对碳排放成本的决策优化，各领域行业可以更好地评估、管理和优化其碳排放成本。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了碳排放成本的决策优化方法，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：碳排放成本的决策优化方法，包括第一步、获取目标地区待优化的碳排放决策策略，并统计目标地区的能源数据。
第二步、对目标地区的能源数据进行分析，并匹配得到参照比对碳排放数据。
第三步、对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此进行碳排放决策策略优化提示。
进一步地，所述能源数据包括发电领域第一特性数据、公共建筑领域第二特性数据、交通运输领域第三特性数据以及重工业领域第四特性数据。
进一步地，所述对目标地区的能源数据进行分析，其具体过程为：统计目标地区发电领域第一特性数据，其中第一特性数据包括历史各年度中实际供电量、实际供热量/>、基准供电量/>以及基准供热量/>;
提取数据库中存储的单位供电量所产生的碳排放因子以及单位供热量所产生的碳排放因子/>，由此计算目标地区发电领域的碳排放程度指数/>，其计算公式为：，其中i表示目标地区历史各年度的编号，/>，m为目标地区历史年度的数目，e为自然常数，/>表示设定的目标地区发电领域的碳排放程度指数对应的修正因子。
同理，对目标地区的公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的数据依次进行分析。
进一步地，所述目标地区的公共建筑领域，具体数据分析过程包括：统计目标地区的公共建筑领域第二特性数据，其中第二特性数据包括占地总面积、年均电力消耗量/>以及界定碳配额/>，并提取数据库中存储的单位建筑占地面积的碳排放因子/>，由此计算目标地区公共建筑领域的碳排放程度指数/>，其计算公式为：/>,其中/>表示设定的建筑单位占地面积的参照年均电力消耗量，/>表示设定的建筑单位占地面积对应的参照界定碳配额，/>表示设定的公共建筑领域的碳排放程度指数对应的修正因子。
进一步地，所述交通运输领域，其具体数值分析过程为：统计目标地区的交通运输领域第三特性数据，其中第三特性数据包括各类别公共交通的年度平均客运量以及市政地面道路的年度平均车辆流通量/>，并提取数据库中存储的各类别公共交通的单位客运量对应的碳排放因子/>和市政地面单位车辆流通量对应的碳排放因子/>，由此计算目标地区交通运输领域的流量碳排放程度指数/>，其计算公式为：，其中j表示各类别公共交通的编号，/>，n为公共交通类别的数量，/>表示设定的交通运输领域的流量碳排放程度指数对应的修正因子。
统计目标地区的交通运输领域的各属性交通的年度平均动力能源消耗总量，并提取数据库中存储的各属性交通的动力能源单位消耗量对应的碳排放因子/>，由此计算目标地区交通运输领域的能源消耗碳排放程度指数/>，其计算公式为：，其中t表示各属性交通的编号，/>，l为交通属性的数量，表示设定的目标地区交通运输领域的能源消耗碳排放程度指数对应的修正因子。
综合计算目标地区交通运输领域的碳排放程度指数，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示设定的目标地区交通运输领域的流量碳排放程度指数、能源消耗碳排放程度指数对应的权重因子。
进一步地，所述重工业领域，其具体过程为：统计目标地区的重工业领域第四特性数据，其中第四特性数据包括各类型厂商的年度平均电力缴纳费用、年度平均耗水量以及常驻人数/>，并提取数据库中存储的单位电力缴纳费用的碳排放因子/>、单位耗水量的碳排放因子/>和单个常驻人口的综合碳排放因子/>，由此计算目标地区重工业领域能源消耗对应的碳排放指数/>，其计算公式为：/>,其中/>表示设定的重工业领域能源消耗对应的修正因子。
统计目标地重工业领域所属各类型厂商的年度人均收益，并提取数据库中存储的各类型厂商的单位人均收益碳排放因子/>，由此计算目标地区重工业领域人均收益对应的碳排放程度指数/>，其计算公式为：/>,其中c表示各类型厂商的编号，/>，k为厂商类型的数量，/>表示设定的人均收益对应的碳排放程度指数的修正因子。
计算目标地区重工业领域的碳排放程度指数，其计算公式为;,其中/>和/>分别表示设定的重工业领域能源消耗对应的碳排放程度指数、人均收益对应的权重因子。
综合计算目标地区的碳排放程度指数。
进一步地，所述综合计算目标地区的碳排放程度指数，其具体过程为：基于目标地区发电领域的碳排放程度指数、目标地区公共建筑领域的碳排放程度指数、目标地区交通运输领域的碳排放程度指数以及目标地区重工业领域的碳排放程度指数，计算目标地区的碳排放程度指数，其计算公式为：/>,其中/>、/>、/>和/>分别表示设定的发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的碳排放程度指数对应的权重因子。
进一步地，所述匹配得到参照比对碳排放数据，其具体过程为：提取目标地区的碳排放程度指数，并与设定的各碳排放程度指数区间对应的参照比对碳排放数据进行匹配，得到目标地区对应的参照比对碳排放数据，其中参照比对碳排放数据包括年度碳排放需求总成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的成本投入参照比例，并分别记为/>、/>、/>以及/>。
进一步地，所述对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，其具体过程为：根据目标地区待优化的碳排放决策策略，从中分别提取预计碳排放总投入成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的预计投入成本，并分别记为/>、/>、/>以及/>，并提取设定的成本投入平均参照偏差比例。
评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，其计算公式为：，其中/>表示设定的成本投入平均参照偏差比例。
进一步地，所述进行碳排放决策策略优化提示,其具体过程为：依据目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此与设定的需求优化阈值进行匹配，若目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值低于需求优化阈值时，则进行碳排放决策策略优化提示。
本发明具有以下有益效果：
（1）本发明通过对发电领域的实际供电量以及实际供热量进行分析，计算了目标地区的碳排放程度指数，可以跟踪和评估减排措施的效果，改进工艺和能源管理，有助于改善能源设备、优化工艺和提高能源利用效率，降低每单位供电或供热的碳排放量，从而降低碳排放成本。
（2）本发明通过公共建筑领域的占地总面积、年均电力消耗量以及界定碳配额计算公共建筑领域的碳排放程度指数，有助于在碳排放成本的决策优化过程中了解公共建筑领域的碳排放水平，并根据公共建筑领域的占地总面积和年均电力消耗量设定减排目标，可以激励各方采取措施降低碳排放程度指数，例如增加可再生能源使用、提高能效等，从而优化碳排放成本并针对性地制定减排策略。
（3）本发明通过交通运输领域的平均客运量以及市政地面道路的年度平均车辆流通量、动力能源消耗总量计算交通运输领域的碳排放程度指数，可以对不同交通方式或运输系统的碳排放量进行评估和比较，有助于发现减排机会，例如推广低碳交通工具如电动汽车、混合动力车辆，并且可以改善交通基础设施、优化交通规划，以降低交通运输的碳排放程度，进一步的优化碳排放成本并针对性地制定减排策略。
（4）本发明通过分析电力缴纳费用、平均耗水量和年度人均收益等数据的关系，可以确定碳排放较高的领域或企业，并提出相应的减排措施，通过了解重工业领域的碳排放程度指数，可以调整资源分配和投资决策，以支持低碳转型，例如，可以优先投资于低碳技术研发和部署，改善能源效率和环境表现良好的生产设备，并在决策过程中考虑碳排放成本的因素。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1为本发明方法步骤流程示意图。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1所示，本发明实施例提供一种技术方案：碳排放成本的决策优化方法，包括第一步、获取目标地区待优化的碳排放决策策略，并统计目标地区的能源数据。
第二步、对目标地区的能源数据进行分析，并匹配得到参照比对碳排放数据。
第三步、对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此进行碳排放决策策略优化提示。
具体地，能源数据包括发电领域第一特性数据、公共建筑领域第二特性数据、交通运输领域第三特性数据以及重工业领域第四特性数据。
本实施方案中，依次对发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的数据进行分析，通过发电领域的实际供电量以及实际供热量进行分析，分析了能源的浪费情况，从而制定决策减少碳排放；通过了解公共建筑的能耗情况，识别潜在的能源浪费和碳排放问题，并制定针对性的节能措施，以减少碳排放成本；通过比较公共交通和市政地面单位车辆出行的碳排放情况，可以鼓励和支持公共交通系统的发展；对这些领域的数据进行分析，并提供基于数据的决策优化方法，可以有效地减少碳排放成本，提高资源利用效率，为碳排放成本的决策优化方法提供了数据基础。
具体地，对目标地区的能源数据进行分析，其具体过程为：统计目标地区发电领域第一特性数据，其中第一特性数据包括历史各年度中实际供电量、实际供热量/>、基准供电量/>以及基准供热量/>。
提取数据库中存储的单位供电量所产生的碳排放因子以及单位供热量所产生的碳排放因子/>，由此计算目标地区发电领域的碳排放程度指数/>，其计算公式为：，其中i表示目标地区历史各年度的编号，/>，m为目标地区历史年度的数目，e为自然常数，/>表示设定的目标地区发电领域的碳排放程度指数对应的修正因子。
同理，对目标地区的公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的数据依次进行分析。
本实施方案中，通过对供电量和供热量的数据进行分析，有助于评估不同发电方式的环境影响，并为决策者提供基于数据的碳排放成本评估，检视供电量和供热量与能源效率之间的关系，可以发现能源浪费或低效的环节，并采取措施进行改进，还可以通过优化发电设备、改善供热系统、提高能源传输和转换效率，可以降低单位供电量或供热量的碳排放。
本实施方案中，供电量和供热量的多少直接影响着碳排放量，通过分析有助于优化供电量和供热量的分配和管理，可以降低发电过程中产生的碳排放。
本实施方案中，通过计算目标地区的碳排放程度指数，可以跟踪和评估减排措施的效果，改进工艺和能源管理，还可以评估能源的利用效率，较低的能源利用效率通常意味着更高的碳排放强度，通过改善能源设备、优化工艺和提高能源利用效率，降低每单位供电或供热的碳排放量，从而降低碳排放成本。具体地，目标地区的公共建筑领域，具体数据分析过程包括：统计目标地区的公共建筑领域第二特性数据，其中第二特性数据包括占地总面积、年均电力消耗量/>以及界定碳配额/>，并提取数据库中存储的单位建筑占地面积的碳排放因子/>，由此计算目标地区公共建筑领域的碳排放程度指数/>，其计算公式为：,其中/>表示设定的建筑单位占地面积的参照年均电力消耗量，/>表示设定的建筑单位占地面积对应的参照界定碳配额，/>表示设定的公共建筑领域的碳排放程度指数对应的修正因子。
本实施方案中，公共建筑领域的占地总面积和年均电力消耗量是计算碳排放量的重要参考数据，占地总面积将影响建筑物的施工材料和能源使用量，而年均电力消耗量直接反映了建筑物的用电情况，可以用于确定建筑物的初始碳排放水平，并作为评估和优化的依据，占地总面积和年均电力消耗量的数据还可以用于评估建筑物中存在的潜在碳减排机会，通过分析这些数据，可以确定适用于公共建筑的碳减排技术和措施，如使用节能灯具、改善建筑隔热、采用可再生能源，并且可以制定针对公共建筑领域的碳减排目标制定配额管理制度，从而降低碳排放成本。
本实施方案中，通过计算公共建筑领域的碳排放程度指数，有助于碳排放成本的决策优化过程中了解公共建筑领域的碳排放水平，并根据公共建筑领域的占地总面积和年均电力消耗量设定减排目标，可以激励各方采取措施降低碳排放程度指数，例如增加可再生能源使用、提高能效等，从而优化碳排放成本并针对性地制定减排策略。
具体地，交通运输领域，其具体数值分析过程为：统计目标地区的交通运输领域第三特性数据，其中第三特性数据包括各类别公共交通的年度平均客运量以及市政地面道路的年度平均车辆流通量/>，并提取数据库中存储的各类别公共交通的单位客运量对应的碳排放因子/>和市政地面单位车辆流通量对应的碳排放因子/>，由此计算目标地区交通运输领域的流量碳排放程度指数/>,其计算公式为：/>，其中j表示各类别公共交通的编号，/>，n为公共交通类别的数量，/>表示设定的交通运输领域的流量碳排放程度指数对应的修正因子。
统计目标地区的交通运输领域的各属性交通的年度平均动力能源消耗总量，并提取数据库中存储的各属性交通的动力能源单位消耗量对应的碳排放因子/>，由此计算目标地区交通运输领域的能源消耗碳排放程度指数/>，其计算公式为:，其中t表示各属性交通的编号，/>，l为交通属性的数量，表示设定的目标地区交通运输领域的能源消耗碳排放程度指数对应的修正因子。
综合计算目标地区交通运输领域的碳排放程度指数，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示设定的目标地区交通运输领域的流量碳排放程度指数、能源消耗碳排放程度指数对应的权重因子。
本实施方案中，平均客运量以及市政地面道路的年度平均车辆流通量和动力能源消耗总量是计算碳排放量的关键数据，这些数据提供了交通系统碳排放水平的基础信息，平均客运量可用于估算乘坐公共交通工具的碳排放，而车辆流通量和能源消耗总量可用于计算交通工具的道路碳排放，通过了解平均客运量和车辆流通量的数据，还可以确定未来基础设施的需求考虑基础设施规划和改进的投资，制定交通规划目标和碳减排政策，如推广低碳交通模式、制定车辆排放标准和提供相关的激励措施以减少碳排放。
本实施方案中，计算交通运输领域的碳排放程度指数，可以对不同交通方式或运输系统的碳排放量进行评估和比较，有助于发现减排机会，例如推广低碳交通工具如电动汽车、混合动力车辆，并且可以改善交通基础设施、优化交通规划，以降低交通运输的碳排放程度，进一步的优化碳排放成本并针对性地制定减排策略。
具体地，重工业领域，其具体过程为：统计目标地区的重工业领域第四特性数据，其中第四特性数据包括各类型厂商的年度平均电力缴纳费用、年度平均耗水量/>以及常驻人数/>，并提取数据库中存储的单位电力缴纳费用的碳排放因子/>、单位耗水量的碳排放因子/>和单个常驻人口的综合碳排放因子/>，由此计算目标地区重工业领域能源消耗对应的碳排放指数/>，其计算公式为：/>,其中/>表示设定的重工业领域能源消耗对应的修正因子。
统计目标地重工业领域所属各类型厂商的年度人均收益，并提取数据库中存储的各类型厂商的单位人均收益碳排放因子/>，由此计算目标地区重工业领域人均收益对应的碳排放程度指数/>，其计算公式为：/>,其中c表示各类型厂商的编号，/>，k为厂商类型的数量，/>表示设定的人均收益对应的碳排放程度指数的修正因子。
计算目标地区重工业领域的碳排放程度指数，其计算公式为;,其中/>和/>分别表示设定的重工业领域能源消耗对应的碳排放程度指数、人均收益对应的权重因子。
综合计算目标地区的碳排放程度指数。
本实施方案中，电力缴纳费用反映了企业在生产过程中所消耗的电力资源成本，对于碳排放成本来说，电力缴纳费用可以提供有关企业的能源消耗水平和能源成本的信息，较高的电力缴纳费用意味着企业在生产过程中使用较多的能源，并且可能导致更高的碳排放；平均耗水量是指企业在生产过程中消耗的水资源量，了解企业的平均耗水量可以帮助评估水资源利用水平和潜在的环境影响，高耗水量可能意味着更高的水资源压力，并且会间接的产生碳排放；而较高的年度人均收益可能说明企业在生产过程中能够承担更高的碳排放成本。
本实施方案中，通过分析电力缴纳费用、平均耗水量和年度人均收益的关系，可以确定碳排放较高的领域或企业，并提出相应的减排措施，通过了解重工业领域的碳排放程度指数，可以调整资源分配和投资决策，以支持低碳转型，例如，可以优先投资于低碳技术研发和部署，改善能源效率和环境表现良好的生产设备，并在决策过程中考虑碳排放成本的因素。
具体地，综合计算目标地区的碳排放程度指数，其具体过程为：基于目标地区发电领域的碳排放程度指数、目标地区公共建筑领域的碳排放程度指数、目标地区交通运输领域的碳排放程度指数以及目标地区重工业领域的碳排放程度指数，计算目标地区的碳排放程度指数，其计算公式为：/>,其中/>、/>、/>和/>分别表示设定的发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的碳排放程度指数对应的权重因子。
本实施方案中，通过计算发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的碳排放程度指数综合计算目标地区的碳排放程度指数，可以指导相关部门采取措施减少碳排放，优化能源消耗，高碳排放程度指数可能表明碳排放成本的压力增加，需要优化工艺和技术，推动能源效率改进，甚至考虑转向低碳生产方式，进一步降低了碳排放成本。
具体地，匹配得到参照比对碳排放数据，其具体过程为：提取目标地区的碳排放程度指数，并与设定的各碳排放程度指数区间对应的参照比对碳排放数据进行匹配，得到目标地区对应的参照比对碳排放数据，其中参照比对碳排放数据包括年度碳排放需求总成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的成本投入参照比例，并分别记为/>、/>、/>以及/>。
本实施方案中，匹配得到参照比对碳排放数据，得到碳排放需求总成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的成本投入参照比例，这些因素之间的关系和权衡将在制定碳排放管理决策时提供了数据支持。
具体地，对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，其具体过程为：根据目标地区待优化的碳排放决策策略，从中分别提取预计碳排放总投入成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的预计投入成本，并分别记为/>、/>、/>以及/>，并提取设定的成本投入平均参照偏差比例。
评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，其计算公式为：，其中/>表示设定的成本投入平均参照偏差比例。
本实施方案中，评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，可以帮助确定碳排放成本的决策优化方法的优化方向，需求优化值反映了目标地区在不同领域的碳排放需求情况，确定哪些领域的碳排放成本较高，或者哪些领域的减排潜力较大，决策者可以根据这些信息制定相应的优化策略，例如加大在高碳排放领域的减排投入或优先考虑在高减排潜力领域实施减排措施，还可以提供不同领域的碳排放需求信息，根据这些信息决策者可以对各领域的成本投入进行权衡和分配，并且需求优化值反映了不同领域的碳排放需求水平，同时还可以反映已采取的政策在减排方面的效果，通过对需求优化值的分析，可以判断当前的方法是否取得了预期的效果以及是否需要进行调整或进一步优化。
具体地，进行碳排放决策策略优化提示,其具体过程为：依据目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此与设定的需求优化阈值进行匹配，若目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值低于需求优化阈值时，则进行碳排放决策策略优化提示。
本实施方案中，进行碳排放决策策略优化提示，可以准确的依据数据判断当前的方法是否取得了预期的效果以及是否需要进一步的调整。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.碳排放成本的决策优化方法，其特征在于，包括：
第一步、获取目标地区待优化的碳排放决策策略，并统计目标地区的能源数据；
第二步、对目标地区的能源数据进行分析，并匹配得到参照比对碳排放数据；
第三步、对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此进行碳排放决策策略优化提示。
2.根据权利要求1所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述能源数据包括发电领域第一特性数据、公共建筑领域第二特性数据、交通运输领域第三特性数据以及重工业领域第四特性数据。
3.根据权利要求1所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述对目标地区的能源数据进行分析，其具体过程为：
统计目标地区发电领域第一特性数据，其中第一特性数据包括历史各年度中实际供电量、实际供热量/>、基准供电量/>以及基准供热量/>；
提取数据库中存储的单位供电量所产生的碳排放因子以及单位供热量所产生的碳排放因子/>，由此计算目标地区发电领域的碳排放程度指数/>，其计算公式为：，其中i表示目标地区历史各年度的编号，/>，m为目标地区历史年度的数目，e为自然常数，/>表示设定的目标地区发电领域的碳排放程度指数对应的修正因子；
同理，对目标地区的公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的数据依次进行分析。
4.根据权利要求3所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述目标地区的公共建筑领域，具体数据分析过程包括：
统计目标地区的公共建筑领域第二特性数据，其中第二特性数据包括占地总面积、年均电力消耗量/>以及界定碳配额/>，并提取数据库中存储的单位建筑占地面积的碳排放因子/>，由此计算目标地区公共建筑领域的碳排放程度指数/>，其计算公式为：,其中/>表示设定的建筑单位占地面积的参照年均电力消耗量，/>表示设定的建筑单位占地面积对应的参照界定碳配额，/>表示设定的公共建筑领域的碳排放程度指数对应的修正因子。
5.根据权利要求2所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述交通运输领域，其具体数值分析过程为：
统计目标地区的交通运输领域第三特性数据，其中第三特性数据包括各类别公共交通的年度平均客运量以及市政地面道路的年度平均车辆流通量/>，并提取数据库中存储的各类别公共交通的单位客运量对应的碳排放因子/>和市政地面单位车辆流通量对应的碳排放因子/>，由此计算目标地区交通运输领域的流量碳排放程度指数/>，其计算公式为：/>，其中j表示各类别公共交通的编号，，n为公共交通类别的数量，/>表示设定的交通运输领域的流量碳排放程度指数对应的修正因子；
统计目标地区的交通运输领域的各属性交通的年度平均动力能源消耗总量，并提取数据库中存储的各属性交通的动力能源单位消耗量对应的碳排放因子/>，由此计算目标地区交通运输领域的能源消耗碳排放程度指数/>，其计算公式为：，其中t表示各属性交通的编号，/>，l为交通属性的数量，表示设定的目标地区交通运输领域的能源消耗碳排放程度指数对应的修正因子；
综合计算目标地区交通运输领域的碳排放程度指数，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示设定的目标地区交通运输领域的流量碳排放程度指数、能源消耗碳排放程度指数对应的权重因子。
6.根据权利要求2所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述重工业领域，其具体过程为：
统计目标地区的重工业领域第四特性数据，其中第四特性数据包括各类型厂商的年度平均电力缴纳费用、年度平均耗水量/>以及常驻人数/>，并提取数据库中存储的单位电力缴纳费用的碳排放因子/>、单位耗水量的碳排放因子/>和单个常驻人口的综合碳排放因子/>，由此计算目标地区重工业领域能源消耗对应的碳排放指数/>，其计算公式为：/>,其中/>表示设定的重工业领域能源消耗对应的修正因子；
统计目标地重工业领域所属各类型厂商的年度人均收益，并提取数据库中存储的各类型厂商的单位人均收益碳排放因子/>，由此计算目标地区重工业领域人均收益对应的碳排放程度指数/>，其计算公式为：/>，其中c表示各类型厂商的编号，/>，k为厂商类型的数量，/>表示设定的人均收益对应的碳排放程度指数的修正因子;
计算目标地区重工业领域的碳排放程度指数，其计算公式为;,其中/>和/>分别表示设定的重工业领域能源消耗对应的碳排放程度指数、人均收益对应的权重因子；
综合计算目标地区的碳排放程度指数。
7.根据权利要求6所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述综合计算目标地区的碳排放程度指数，其具体过程为：
基于目标地区发电领域的碳排放程度指数、目标地区公共建筑领域的碳排放程度指数、目标地区交通运输领域的碳排放程度指数以及目标地区重工业领域的碳排放程度指数，计算目标地区的碳排放程度指数，其计算公式为：/>,其中/>、/>、/>和/>分别表示设定的发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的碳排放程度指数对应的权重因子。
8.根据权利要求1所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述匹配得到参照比对碳排放数据，其具体过程为：
提取目标地区的碳排放程度指数，并与设定的各碳排放程度指数区间对应的参照比对碳排放数据进行匹配，得到目标地区对应的参照比对碳排放数据，其中参照比对碳排放数据包括年度碳排放需求总成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的成本投入参照比例，并分别记为/>、/>、/>以及/>。
9.根据权利要求8所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述对目标地区待优化的碳排放决策策略进行解析，其具体过程为：
根据目标地区待优化的碳排放决策策略，从中分别提取预计碳排放总投入成本和发电领域、公共建筑领域、交通运输领域以及重工业领域的预计投入成本，并分别记为/>、、/>以及/>，并提取设定的成本投入平均参照偏差比例；
评估目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，其计算公式为：，其中/>表示设定的成本投入平均参照偏差比例。
10.根据权利要求1所述的碳排放成本的决策优化方法，其特征在于：所述进行碳排放决策策略优化提示,其具体过程为：
依据目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值，由此与设定的需求优化阈值进行匹配，若目标地区待优化的碳排放决策策略对应的需求优化值低于需求优化阈值时，则进行碳排放决策策略优化提示。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117575425A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 贵州百胜数源工程技术管理有限公司 | 一种基于大数据的建筑材料可持续性评估与优化系统 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106599467A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-04-26 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造设计方法 |
| CN112926785A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-08 | 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 | 支撑电力大数据的云数据中心负载优化调度方法 |
| CN114186177A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-15 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 一种在双碳目标下开展行业碳排放配额评估的方法 |
| CN114881296A (zh) * | 2022-04-20 | 2022-08-09 | 燕山大学 | 基于有偿分配的综合能源系统削峰填谷调度策略 |
| US20220381471A1 (en) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Building control system with multi-objective control of carbon emissions and occupant comfort |
| CN115456845A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-09 | 江苏安科瑞微电网研究院有限公司 | 一种碳资产管理系统及其核算方法 |
| CN115660191A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-01-31 | 南京师范大学 | 一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法 |
| CN115983492A (zh) * | 2023-01-19 | 2023-04-18 | 西安交通大学 | 含氢多能源系统运行碳排放优化决策方法、系统及介质 |
| US20230198258A1 (en) * | 2021-12-16 | 2023-06-22 | Singularity Energy, Inc. | Apparatus and method for optimizing carbon emissions in a power grid |
| CN116341735A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-06-27 | 内蒙古工业大学 | 基于碳排放量的既有建筑改造策略的优化方法及系统 |
| WO2023154408A1 (en) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Control system with multi-factor and adaptive carbon emissions optimization |
| US20230309436A1 (en) * | 2022-03-29 | 2023-10-05 | Sherpa Space Inc. | System and method for supporting farming activity decision-making based on environmental impact assessment |
-
2023
- 2023-11-17 CN CN202311532446.4A patent/CN117273240B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106599467A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-04-26 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造设计方法 |
| CN112926785A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-08 | 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 | 支撑电力大数据的云数据中心负载优化调度方法 |
| US20220381471A1 (en) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Building control system with multi-objective control of carbon emissions and occupant comfort |
| CN114186177A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-15 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 一种在双碳目标下开展行业碳排放配额评估的方法 |
| US20230198258A1 (en) * | 2021-12-16 | 2023-06-22 | Singularity Energy, Inc. | Apparatus and method for optimizing carbon emissions in a power grid |
| WO2023154408A1 (en) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Control system with multi-factor and adaptive carbon emissions optimization |
| US20230309436A1 (en) * | 2022-03-29 | 2023-10-05 | Sherpa Space Inc. | System and method for supporting farming activity decision-making based on environmental impact assessment |
| CN114881296A (zh) * | 2022-04-20 | 2022-08-09 | 燕山大学 | 基于有偿分配的综合能源系统削峰填谷调度策略 |
| CN115456845A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-09 | 江苏安科瑞微电网研究院有限公司 | 一种碳资产管理系统及其核算方法 |
| CN115660191A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-01-31 | 南京师范大学 | 一种云监管模式下考虑碳流优化的综合能源系统优化运行方法 |
| CN115983492A (zh) * | 2023-01-19 | 2023-04-18 | 西安交通大学 | 含氢多能源系统运行碳排放优化决策方法、系统及介质 |
| CN116341735A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-06-27 | 内蒙古工业大学 | 基于碳排放量的既有建筑改造策略的优化方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 郑欢;: "基于碳排放的水电建设项目多目标决策模型与策略分析", 科技管理研究, no. 13, pages 243 - 250 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117575425A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 贵州百胜数源工程技术管理有限公司 | 一种基于大数据的建筑材料可持续性评估与优化系统 |
| CN117575425B (zh) * | 2024-01-17 | 2024-03-26 | 贵州百胜数源工程技术管理有限公司 | 一种基于大数据的建筑材料可持续性评估与优化系统 |
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