一种电碳因子确定方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电碳因子确定方法、装置、电子设备和存储介质，涉及碳排放技术领域。方法包括：根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果；其中，每个目标聚类结果中包括用电模式和行业类型相同属于的企业；针对任一目标聚类结果，根据该目标聚类结果中企业的用电数据，确定企业的用电排序时间序列；根据用电排序时间序列，确定用电数据的时间序列非参分布模型；根据时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型；根据参数分布模型，确定目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子。本公开方案实现了精准确定各企业电碳因子的效果。因子的效果。因子的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种电碳因子确定方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及碳排放
，尤其涉及一种电碳因子确定方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]电碳因子是用电的碳排放量占所有用能的碳排放量的比例，其中，所有用能的碳排放量可以包括水、天然气、煤气等能源的碳排放量。但是由于企业众多，且很多企业很难获取其准确的用能结构数据，由此导致无法精准确定这些企业的电碳因子。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种电碳因子确定方法、装置、电子设备和存储介质，以达到精准确定各企业电碳因子的效果。
[0004]根据本专利技术的一方面，提供了一种电碳因子确定方法，包括：
[0005]根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果；其中，每个目标聚类结果中包括用电模式和行业类型相同属于的企业；
[0006]针对任一目标聚类结果，根据该目标聚类结果中企业的用电数据，确定企业的用电排序时间序列；
[0007]根据所述用电排序时间序列，确定所述用电数据的时间序列非参分布模型；
[0008]根据所述时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型；
[0009]根据所述参数分布模型，确定所述目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电碳因子确定装置，包括：
[0011]聚类模块，用于根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果；其中，每个目标聚类结果中包括用电模式和行业类型相同属于的企业；
[0012]排序模块，用于针对任一目标聚类结果，根据该目标聚类结果中企业的用电数据，确定企业的用电排序时间序列；
[0013]非参分布确定模块，用于根据所述用电排序时间序列，确定所述用电数据的时间序列非参分布模型；
[0014]转换模块，用于根据所述时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型；
[0015]电碳因子确定模块，用于根据所述参数分布模型，确定所述目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0017]至少一个处理器；以及
[0018]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术实施例所述的电碳因子确定方法。
[0020]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术实施例所述的电碳因子确定方法。
[0021]本专利技术实施例的技术方案，实现了精准确定各企业电碳因子的效果。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1是本专利技术实施例一提供的一种电碳因子确定方法的流程示意图；
[0025]图2a是本专利技术实施例二提供的一种电碳因子确定方法的流程示意图；
[0026]图2b是本专利技术实施例二提供根据参数分布模型确定目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子的示意图；
[0027]图3是本专利技术实施例三提供的一种电碳因子确定方法的流程示意图；
[0028]图4是本专利技术实施例四提供的一种电碳因子确定装置的结构示意图；
[0029]图5是本专利技术实施例的电碳因子确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0031]实施例一
[0032]图1为本专利技术实施例一提供了一种电碳因子确定方法的流程图，本实施例可适用于根据企业用电数据确定企业电碳因子的情况，该方法可以由电碳因子确定装置来执行，该电碳因子确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该电碳因子确定装置可配置于电子设备中。
[0033]如图1所示，电碳因子确定方法流程如下：
[0034]S101、根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果。
[0035]本实施例中，可预先获取N(例如2万
‑
3万)个企业在当前时间之前24个月(即预设
时长)的完整用电数据，并根据国家三级行业分类标准，对预先获取的N个企业分别赋予行业标签，其中，行业标签用于表征企业所属的行业类型。在对企业进行聚类时，可以先根据用电数据做一次聚类，进而再根据每个企业的行业标签，做进一步的聚类。
[0036]在一种可选的实施方式中，首先，基于时间序列聚类方法，根据N个企业在预设时长内的用电数据进行聚类，得到M个初始聚类结果；例如，将用电模式相同的企业归为一类；其中，M比N小很多，一般为个位数。需要说明的是，时间序列聚类方法并不是本方案的关注重点，在此不做具体介绍。进一步的，针对给初始聚类结果，根据企业所属的行业类型，对每个初始聚类结果所包括企业进行分类，得到至少一个目标聚类结果，每个目标聚类结果可以用m1，m2，
……
，mk来标识，k大于M且小于N；其中，属于同一目标聚类结果的企业的用电模式和行业类型相同。
[0037]S102、针对任一目标聚类结果，根据该目标聚类结果中企业的用电数据，确定企业的用电排序时间序列。
[0038]示例性的，针对任一目标聚类结果，该类下的企业集合为{E1,E2,E3,
…
,Ey}，对这y个企业，考察其24个月的用电数据，从第1个月到第24个月，将y个企业的用电数据转换成y个企业的用电排序，值得注意的是排序是非参分布。如此，根据y个企业在24个月的用电数据，可以得到y个企业的用电排序时间序列。需要说明的是，用电排序时间序列示例性的为y行24列的矩阵，其中，每一列表示某个月各企业用电量的排序。
[0039]S103、根据用电排序时间序列，确定用电数据的时间序列非参分布模型。
[0040]在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电碳因子确定方法，其特征在于，包括：根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果；其中，每个目标聚类结果中包括用电模式和行业类型相同属于的企业；针对任一目标聚类结果，根据该目标聚类结果中企业的用电数据，确定企业的用电排序时间序列；根据所述用电排序时间序列，确定所述用电数据的时间序列非参分布模型；根据所述时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型；根据所述参数分布模型，确定所述目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果，包括：基于时间序列聚类方法，根据企业在预设时长内的用电数据进行聚类，得到多个初始聚类结果；根据企业所属的行业类型，对每个初始聚类结果所包括企业进行分类，得到至少一个所述目标聚类结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用电排序时间序列，确定所述用电数据的时间序列非参分布模型，包括：对所述用电排序时间序列进行拟合，确定至少一个候选随机过程模型；按照预设评估指标，对每个候选随机过程模型进行评估，根据评估结果选出一个候选随机过程作为所述用电数据的时间序列非参分布模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标聚类结果中包括至少两个参考企业；每个参考企业的电碳因子已知；相应的，所述方法还包括：针对任一时间点，根据两个参考企业的用电量排序关系、排序处于两个参考企业之间的未知电碳因子的企业数量、待补充用电数据的数量以及所述时间序列非参分布模型，对原有企业的用电数据进行补充。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述转换关系中包括所述时间序列非参分布模型与参数分布密度函数和参数分布的累积分布函数之间的关系；相应的，根据所述时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型，包括：确定候选核函数集合；针对候选核函数集合中的每个候选核函数，执行如下步骤：将所述候选核函数作为所述参数分布密度函数的目标核函数，并根据所述目标核函数确定参数分布的目标累积分布函数；根据所述目标核函数、目标累积分布函...

【专利技术属性】
技术研发人员：奚捷，
申请(专利权)人：中电车联信安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：