基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法和系统，所述方法包括：获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据和二氧化碳浓度数据；根据车载测量系统预存的走航路线，确定所述目标区域内的碳扩散特征；基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型；根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度。解决了现有技术中电厂碳排放监测时效性差、精度低的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及环境监测
，具体涉及一种基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息，其并不必然是现有技术。
[0003]CO2作为最重要的痕量温室气体，其对地球的加热效应已经严重威胁了人类的居住环境。电厂的碳排放量较大，是碳排放监督的重要目标之一。目前，针对电厂的强点源碳排放缺少有效的监测方法，碳排放量只能通过统计年鉴对其进行粗略性的年际评估，其无法实现碳排放量的实时监控，导致监控时效性较差，且仅可进行粗略评估，缺乏有效的定量算法，导致碳排放的精度较低。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术实施例提供一种基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统，以至少部分解决现有技术中电厂碳排放监测时效性差、精度低的技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0006]一种基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法，所述方法包括：
[0007]获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据和二氧化碳浓度数据；
[0008]根据车载测量系统预存的走航路线，确定所述目标区域内的碳扩散特征；
[0009]基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型；
[0010]根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度。
[0011]进一步地，所述获取目标区域内的实测数据，具体包括：
[0012]获取并记录所述目标区域内的若干点位信息；
[0013]获取并记录与各所述点位信息对应的二氧化碳浓度数据和气象数据。
[0014]进一步地，所述气象数据包括风速、风向、大气温度、大气湿度和大气压强。
[0015]进一步地，车载测量系统预存的行走路线通过以下方法获取：
[0016]采集待监测电厂区域的地形特征、风场、温度、湿度和压强信息；
[0017]基于所述地形特征和所采集的气象信息设计走航路线；
[0018]将所述走航路线存储于所述车载测量系统内。
[0019]进一步地，基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型，具体包括：
[0020]在所述目标区域内选择目标点，基于所述目标点和所述气象数据中的风向数据扩散坐标系：
[0021]基于所述扩散坐标系，建立以下碳排放扩散模型：
[0022][0023]其中，(x,y,z)为测量点坐标，C(x,y,z)为(x,y,z)坐标处的CO2浓度，q为排放强度，u为风速，H为电厂碳排放的有效排放高度，σ
y
和σ
z
分别为水平扩散参数和垂直扩散参数，B为CO2的背景浓度，α为地面反射系数，σ
y
＝a
·
x
b
，σ
z
＝c
·
x
d
，a，b为水平扩散系数，c，d为垂直扩散系数。
[0024]进一步地，根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度，具体包括：
[0025]将采集到的实测数据建立总数据集，并提取所述总数据集中的预设比例的数据量作为输入集；
[0026]基于所述输入集和遗传算法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行初步计算，并得到各所述带求解参数的初步参数求解值；
[0027]基于所述初步参数求解值、所述输入集和二次规划法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行二次计算，并将得到的二次计算结果作为参数求解值。
[0028]进一步地，基于所述输入集和遗传算法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行初步计算，并得到各所述带求解参数的初步参数求解值，具体包括；
[0029]对各所述待求解参数进行界限设置，以得到参数求解界限；
[0030]将所述输入集的实测数据带入所述碳排放扩散模型，基于所述参数求解界限，重复计算N次，其中，N为正整数；
[0031]选取排放强度q重复出现最高的概率范围的数据组作为初始数据组；
[0032]计算所述初始数据组中对应的参数进行平均值计算，并将得到的参数平均值作为初步参数求解值。
[0033]进一步地，基于所述初步参数求解值、所述输入集和二次规划法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行二次计算，并将得到的二次计算结果作为参数求解值，具体包括：
[0034]将所述初步参数求解值的1.1倍作为第一计算界限，将所述初步参数求解值的0.9倍作为第二计算界限；
[0035]将所述输入集的实测数据带入所述碳排放扩散模型，基于所述第一计算界限和所述第二计算界限根据二次规划对待求解参数进行求解，以得到参数求解值。
[0036]进一步地，所述方法还包括：
[0037]提取所述总数据集中除所述输入集以外的数据集作为验证集；
[0038]根据所述验证集评估计算碳排放结果的准确性。
[0039]本专利技术还提供一种基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测系统，其特征在于，所述系统包括：
[0040]实测数据获取单元，用于获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括位置信息、气象数据和二氧化碳浓度数据；
[0041]扩散模型创建单元，用于根据车载测量系统预存的走航路线，确定所述目标区域内的碳扩散特征，并基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型；
[0042]排放强度结果获取单元，用于根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于
遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度；
[0043]排放强度结果验证单元，用于提取所述总数据集中除所述输入集以外的数据集作为验证集，并根据所述验证集评估计算碳排放结果的准确性。
[0044]本专利技术所提供的基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法及系统，通获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据和二氧化碳浓度数据；根据车载测量系统预存的走航路线，确定所述目标区域内的碳扩散特征；基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型；根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度。
[0045]这样，该方法基于车载监测系统以及稳定的碳排放核算方法去快速、高精度地获得电厂碳排放的方案，车载系统的高灵活性可以在电厂附近获得大量高精度的温室气体浓度，结合气象参数等辅助数据得到的碳排放扩散模型，不仅能够根据采集值实时监控碳排放量，从而提高监测时效性，且能够得到较为精准的监测结果，解决了现有技术中电厂碳排放监测时效性差、精度低的技术问题。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车载测量系统的电厂碳排放强度监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括位置信息、气象数据和二氧化碳浓度数据；根据车载测量系统预存的走航路线，确定所述目标区域内的碳扩散特征；基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型；根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度。2.根据权利要求1所述的电厂碳排放强度监测方法，其特征在于，所述获取目标区域内的实测数据，具体包括：获取并记录所述目标区域内的若干点位信息；获取并记录与各所述点位信息对应的二氧化碳浓度数据和气象数据。3.根据权利要求2所述的电厂碳排放强度监测方法，其特征在于，所述气象数据包括风速、风向、大气温度、大气湿度和大气压强。4.根据权利要求3所述的电厂碳排放强度监测方法，其特征在于，车载测量系统预存的行走路线通过以下方法获取：采集待监测电厂区域的地形特征、风场、温度、湿度和压强信息；基于所述地形特征和所采集的气象信息设计走航路线；将所述走航路线存储于所述车载测量系统内。5.根据权利要求1所述的电厂碳排放强度监测方法，其特征在于，基于所述碳扩散特征，建立碳排放扩散模型，具体包括：在所述目标区域内选择目标点，基于所述目标点和所述气象数据中的风向数据扩散坐标系：基于所述扩散坐标系，建立以下碳排放扩散模型：其中，(x,y,z)为测量点坐标，C(x,y,z)为(x,y,z)坐标处的CO2浓度，q为排放强度，u为风速，H为电厂碳排放的有效排放高度，σ
y
和σ
z
分别为水平扩散参数和垂直扩散参数，B为CO2的背景浓度，α为地面反射系数，σ
y
＝a
·
x
b
，σ
z
＝c
·
x
d
，a，b为水平扩散系数，c，d为垂直扩散系数。6.根据权利要求5所述的电厂碳排放强度监测方法，其特征在于，根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于遗传算法和二次规划法计算所述目标区域内的碳排放强度，具体包括：将采集到的实测数据建立总数据集，并提取所述总数据集中的预设比例的数据量作...

【专利技术属性】
技术研发人员：高吉喜，毛慧琴，陈翠红，孟斌，王飞，马春强，闫建福，
申请(专利权)人：深圳天地通讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：