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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司;国家电网有限公司

摘要：本发明提供一种近零碳园区的碳核算方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：基于目标近零碳园区内各碳排放主体的碳排放指标，将目标近零碳园区划分为多个子区域；其中，每个子区域包括至少一个碳排放主体；针对每个子区域，基于该子区域内各碳排放主体的碳排放指标，确定与该子区域的碳排放特性最接近的碳排放工况，得到该子区域对应的碳排放核算模型；其中，每个碳排放工况对应一个碳排放核算模型，碳排放核算模型以碳排放指标为输入，以碳排放量为输出；基于各子区域对应的碳排放核算模型，确定各子区域的碳排放量；基于各子区域的碳排放量，确定目标近零碳园区的碳排放量。本发明能够更为准确地得到目标近零碳园区的碳排放量。

主权项：1.一种近零碳园区的碳核算方法，其特征在于，包括：基于目标近零碳园区内各碳排放主体的碳排放指标，将目标近零碳园区划分为多个子区域；其中，每个子区域包括至少一个碳排放主体；针对每个子区域，基于该子区域内各碳排放主体的碳排放指标，确定与该子区域的碳排放特性最接近的碳排放工况，得到该子区域对应的碳排放核算模型；其中，每个碳排放工况对应一个碳排放核算模型，所述碳排放核算模型以碳排放指标为输入，以碳排放量为输出；基于各子区域对应的碳排放核算模型，确定各子区域的碳排放量；基于各子区域的碳排放量，确定所述目标近零碳园区的碳排放量；所述基于目标近零碳园区内各碳排放主体的碳排放指标，将目标近零碳园区划分为多个子区域包括：基于目标近零碳园区内各碳排放主体的碳排放指标，对各碳排放主体进行聚类，得到多个聚类簇，每个聚类簇作为一个子区域；在所述针对每个子区域，基于该子区域内各碳排放主体的碳排放指标，确定与该子区域的碳排放特性最接近的碳排放工况，得到该子区域对应的碳排放核算模型之前，还包括：在碳排放数据库中获取多个近零碳园区的碳排放数据；所述碳排放数据包括碳排放指标和碳排放量；基于碳排放指标和碳排放量对各个碳排放数据进行聚类，得到多个碳排放工况；针对每个碳排放工况，基于该碳排放工况对应的碳排放数据，构建该碳排放工况对应的碳排放核算模型；所述基于碳排放指标和碳排放量对各个碳排放数据进行聚类，得到多个碳排放工况包括：对各个碳排放数据进行归一化处理，得到多个归一化碳排放数据；基于碳排放指标对各个归一化碳排放数据进行聚类，得到多个第一聚类簇；基于碳排放指标和碳排放量对各个归一化碳排放数据进行聚类，得到多个第二聚类簇；基于各个第一聚类簇和各个第二聚类簇确定多个聚类中心，每个聚类中心对应一个碳排放工况；所述基于各个第一聚类簇和各个第二聚类簇确定多个聚类中心，每个聚类中心对应一个碳排放工况，包括：若某个聚类中心既是第一聚类簇的聚类中心，也是第二聚类簇的聚类中心，则基于该聚类中心，确定对应的碳排放工况；若第一聚类簇和第二聚类簇中存在不重合的聚类中心，并且两个聚类中心的距离较小，则在该两个聚类中心中进行择优选取，确定对应的碳排放工况；若第一聚类簇和第二聚类簇中存在不重合的聚类中心，并且两个聚类中心的距离较大，则判断该两个聚类中心所在的聚类簇是否存在重合，若重合则将该两个聚类簇合并为一个聚类簇，并确定合并后的聚类中心，基于合并后的聚类中心确定对应的碳排放工况；所述针对每个碳排放工况，基于该碳排放工况对应的碳排放数据，构建该碳排放工况对应的碳排放核算模型包括：针对第一碳排放工况，将所述第一碳排放工况对应的碳排放数据分为训练集和测试集；其中，所述第一碳排放工况为任一碳排放工况；基于所述训练集进行非线性拟合得到第一碳排放核算模型，基于所述训练集对神经网络模型进行训练得到第二碳排放核算模型；基于所述测试集对所述第一碳排放核算模型进行测试得到第一测试结果，基于所述测试集对所述第二碳排放核算模型进行测试得到第二测试结果；其中，所述测试结果包括核算用时和核算准确度；基于所述第一测试结果和所述第二测试结果，在所述第一碳排放核算模型和所述第二碳排放核算模型中选取所述第一碳排放工况对应的碳排放核算模型。

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