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摘要：本发明涉及数据采集与分析技术领域，具体涉及一种智慧城市碳中和数据采集方法及系统。该方法包括：获取不同采集位置在同一初始采集频率下的碳中和数据；根据极值点分布，确定碳排放子曲线和能源消耗子曲线；根据碳排放子曲线和能源消耗子曲线的数值变化，确定趋势相似系数；根据数值分布区间和趋势相似系数，确定波动同步系数；根据波动同步系数和能源消耗占比，确定采集频率修正指标；根据初始采集频率和所有采集位置的采集频率修正指标，确定每一采集位置的修正采集频率，根据每一采集位置修正采集频率对对应采集位置进行碳中和数据采集。本发明能够自适应调整采集频率，进而提高碳中和数据采集的可靠性。

主权项：1.一种智慧城市碳中和数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同采集位置在同一初始采集频率下的碳中和数据，其中，所述碳中和数据包括能源消耗曲线和碳排放量曲线，其中，每一采集位置分别对应一个能源消耗曲线和碳排放量曲线；任选一个采集位置作为待测位置，根据所述待测位置的碳排放量曲线的极值点，将所述碳排放量曲线划分为碳排放子曲线，将所述待测位置的能源消耗曲线中与每一碳排放子曲线采集时间段相同的曲线段作为碳排放子曲线所对应的能源消耗子曲线；根据相同采集时间段碳排放子曲线和能源消耗子曲线的数值变化，确定对应采集时间段的趋势相似系数；根据碳排放子曲线和能源消耗子曲线在每一采集时间段对应的数值分布区间和趋势相似系数，确定待测位置在每一采集时间段的波动同步系数；根据待测位置所有采集时间段的波动同步系数和待测位置在所有采集位置中的能源消耗占比，确定采集频率修正指标；根据初始采集频率和所有采集位置的采集频率修正指标，确定每一采集位置的修正采集频率，根据每一采集位置所述修正采集频率对对应采集位置进行碳中和数据采集；所述波动同步系数的获取方法，包括：根据所有采集时间段的所述碳排放子曲线和能源消耗子曲线的数值极差，确定每一采集时间段碳排放分布区间占比和能源消耗分布区间占比；根据同一采集时间段对应所述碳排放分布区间占比和能源消耗分布区间占比，确定分布区间相似程度；基于所述分布区间相似程度和所述趋势相似系数，确定所述采集时间段的波动同步系数，其中，所述分布区间相似程度和所述趋势相似系数，均与所述波动同步系数呈正相关关系，所述波动同步系数的取值为归一化后的数值；所述每一采集时间段碳排放分布区间占比和能源消耗分布区间占比的获取方法，包括：确定所述碳排放子曲线在所有采集时刻的数值极差为第一子段极差，将所述第一子段极差与碳排放量曲线内所有采集时刻的数值极差之比，作为碳排放分布区间占比；确定所述能源消耗子曲线在所有采集时刻的数值极差为第二子段极差，将所述第二子段极差与能源消耗曲线内所有采集时刻的数值极差之比，作为能源消耗分布区间占比；所述分布区间相似程度的获取方法，包括：将所述碳排放分布区间占比和能源消耗分布区间占比的差异，进行负相关映射并归一化，作为分布区间相似程度；所述采集频率修正指标的获取方法，包括：将待测位置所有采集时间段的波动同步系数的均值作为待测波动指标；将所述待测位置的能源消耗曲线中所有采集时刻的数值和值，作为待测位置的能源消耗量；将待测位置的能源消耗量与所有采集位置的能源消耗量和值的比值，作为待测能源消耗占比；对所述待测波动指标和所述待测能源消耗占比进行融合，确定待测位置的采集频率修正指标；所述修正采集频率的获取方法，包括：将所有采集位置的采集频率修正指标的均值作为修正均值；确定待测位置的采集频率修正指标与所述修正均值之比，作为修正权重；将所述修正权重作为所述初始采集频率权值，加权计算得到调整采集频率；在所述待测位置的采集频率修正指标大于所述修正均值时，将所述初始采集频率与所述修正采集频率的和值作为修正采集频率；在所述待测位置的采集频率修正指标小于等于所述修正均值时，将所述初始采集频率与所述修正采集频率的差值作为修正采集频率。

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百度查询： 深圳中迈信息技术有限公司 一种智慧城市碳中和数据采集方法及系统