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摘要：本发明公开了一种基于大数据的双碳数据分析方法，涉及大数据技术领域，所述基于大数据的双碳数据分析方法包括下述操作步骤：S1、企业数据收集；S2、碳数据分类细化；S3、碳数据分析；S4、碳数据预警；S5、设备预警。该基于大数据的双碳数据分析方法，分析模型只需要企业各设备类型的碳排放走势加以分析并进行预测，无需无法统一口径的各项指标参与即可预测出未来时间段的碳排放量，而基于预测的各设备类型的碳排放量能够获得碳达峰时间数据，由此借由企业大数据能够准确预测出企业未来时间段的双碳数据情况，并大大降低双碳数据分析难度，以便更好的安排企业工作和发展内容。
主权项：1.一种基于大数据的双碳数据分析方法，其特征在于：所述基于大数据的双碳数据分析方法包括下述操作步骤：S1、企业数据收集：采集企业以往每年的碳数据及相关的会产生碳排放的设备信息，并将设备每年的碳排放量制成碳排放走势图；S2、碳数据分类细化：企业各设备的碳排放走势图是以固定时间为单位绘制总长时间为一年的，而所有产生碳排放的设备一年内碳排放量的总和与碳数据中的总碳排放量一致；再根据设备类型对设备加以分类，分类下的设备一年所产生的碳排放量为该设备类型的年碳排放量，并基于各设备类型的年碳排放量与总排放量之间的占比，获得各设备类型的年碳排放量占比；S3、碳数据分析：针对各设备类型各年的碳排放量走势图建立分析模型，分析模型对导入的碳排放量走势图加以分析，以获得各设备类型逐年的碳排放量增减幅度；进一步地，分析模型能够基于同设备类型下的各设备年碳排放量走势图对各设备加以分析，以获得同设备类型下各设备逐年的碳排量增减幅度；S4、碳数据预警：基于获得的各设备类型逐年的碳排放量增减幅度预测未来时间段内的各设备类型的碳排放量，并将超过总碳排放警戒线时的时间段标记出来并提示；S5、设备预警：基于获得的同设备类型下各设备逐年的碳排量增减幅度，配合设备信息中的设备运行时间，在保持设备与以往保持一致的运行条件下通过分析模型分析出设备使用周期与碳排放量之间的联系，基于该联系预测出各设备的未来时间段的碳排放量，并将超过单体设备碳排放警戒线时的时间段标记出来并提示。
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百度查询： 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 一种基于大数据的双碳数据分析方法
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