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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司

摘要：本发明公开了基于能源消耗的碳排放测算方法，涉及碳排放测算技术领域，解决了现有技术没有考虑到不同行业在能源使用上的特性差异很大，通过电力消耗这一单一维度的数据来估算碳排放，显然不能够精准的测算出碳排放量的技术问题；本发明通过获取目标区域预设时间段内的能源数据；基于能源数据计算得到目标区域的初始碳排放量；通过对初始碳排放量进行修正，得到目标碳排放量；基于历史能源数据训练人工智能模型，得到碳排放预测模型；基于碳排放预测模型对目标区域的能源数据进行预测，得到预测结果；以及，基于预测结果计算得到预测碳排放量；基于预测碳排放量与预设碳排放阈值判断是否进行预警，解决了上述技术问题。

主权项：1.基于能源消耗的碳排放测算方法，其特征在于，包括：步骤一：获取目标区域预设时间段内的能源数据；步骤二：基于能源数据计算得到目标区域的初始碳排放量；步骤三：通过对初始碳排放量进行修正，得到目标碳排放量；步骤四：基于历史能源数据训练人工智能模型，得到碳排放预测模型；步骤五：基于碳排放预测模型对目标区域的能源数据进行预测，得到预测结果；步骤六：基于预测结果计算得到预测碳排放量；基于目标碳排放量、预测碳排放量和预设碳排放阈值判断是否进行预警；是，则发送预警信息至目标区域的客户端；否，则持续检测判断；其中，客户端包括：手机或电脑；所述通过对初始碳排放量进行修正，得到目标碳排放量，包括：构建第一修正模型和第二修正模型；以及，基于第一修正模型和第二修正模型对初始碳排放量进行修正，得到目标碳排放量；所述构建第一修正模型和第二修正模型，包括：构建第一修正模型；S1：以能源数据为自变量，以第一次修正后的碳排放量作为因变量，并标记为第一修正系数C1；将电力标记为E，天然气标记为Q，煤炭标记为M，石油标记为Y；S2：通过多项式拟合的方式对自变量和因变量进行拟合，建立第一修正模型；第一修正模型具体为：C1=[A×e^[EE+1]+ln[Q^B×M^J×Y^K]]×f1；其中，A、B、J、K是比例系数，f1是误差系数；ln*是以自然数e为底的对数函数；构建第二修正模型；S1：基于数据库获取能源数据消耗过程中的环境数据；其中，环境数据包括：氧气和压力；S2：将环境数据作为自变量，并将氧气和压力分别标记为O和F，将第二次修正后的碳排放量作为因变量，并标记为第二修正系数C2；S3：通过多项式拟合的方式对自变量和因变量进行拟合，建立第二修正模型；第二修正模型具体为：C2=[L×e^|O-ZO|O-ZO+V×e^|F-ZF|F-ZF]×f2；其中，L、V是比例系数，ZO是标准氧气浓度，ZF是标准大气压力，f2是误差系数。

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