【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放监测领域，尤其涉及一种碳排放配额分配决策方法及系统。
技术介绍
1、随着全球气候变化问题日益加剧，温室气体排放已经成为国际社会关注的焦点。为响应此挑战，许多国家和地区已经实施了碳排放权交易制度，目的是通过市场机制为碳排放权赋予经济价值，进而鼓励企业和组织主动减少碳排放。在这个背景下，火电行业作为主要的碳排放源，其碳排放权管理与分配显得尤为关键。
2、火电集团由于其跨区域、跨技术的业务特性，面临复杂的碳配额管理问题。首先，火电集团的众多子公司、分公司或电厂往往具有不同的技术特性和经济效益，这导致它们在碳排放方面存在显著差异。如何确保集团内部的碳配额合理分配，既能满足政府的碳排放限制要求，又能实现整体经济效益最大化，是一个迫切需要解决的问题。
3、经过知网文献检索，目前对碳配额分配的研究还处于起步阶段，研究重点主要集中在政府层面的碳配额分配策略上。的研究，从历史排放参照的角度，对碳配额分配机制进行了深入研究。通过对历史排放数据的分析，尝试为企业或项目预测未来的碳排放量。然后利用历史数据为各部门或子公司分配碳配额。虽然这种基于历史排放数据的方法能够为企业提供一定的决策建议，但其强烈依赖于历史数据，可能无法准确应对市场的动态变化和不确定性，从而降低其决策效果。从多目标优化的角度深入研究了企业间的碳配额分配机制。他们认为，除了经济效益外，还需考虑环境、风险控制等多个因素进行碳配额的分配。尽管这种多目标优化方法可以综合考虑多个方面的因素，但由于需要平衡多个目标，其计算复杂度较高，可能难以迅速响应市
4、则从市场预测的角度对碳配额分配进行了研究。她认为，只有通过准确地预测市场的未来变化，企业才能做出有价值的决策。但这种方法的局限性在于，它高度依赖于对未来市场的预测。一旦预测存在误差，企业可能会因此遭受经济损失。
5、尝试通过引入排放绩效方法来优化电力行业的碳配额分配。他们首先为电力行业设定了二氧化碳排放控制目标，并进一步为各火电厂分配了碳排放配额。虽然排放绩效方法在碳排放配额的分配中起到了关键作用，但这项研究主要关注的是碳排放控制的技术手段，较少探讨如何根据市场变化进行决策优化。
6、现实中，火电集团在碳配额管理中主要面临两大挑战：一是如何根据各电厂的实际情况和碳排放权的市场价格，科学、合理地进行碳配额的分配，以确保集团整体的经济利益；二是如何利用先进的技术手段，如大数据、人工智能等，对碳排放数据进行实时监控和预测，以提高碳配额管理的精确度和响应速度。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种碳排放配额分配决策方法及系统。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种碳排放配额分配决策方法，所述决策方法包括：
3、收集火电集团的碳能源数据，并对所述碳能源数据进行预处理，获得预处理数据；
4、采用基于火电场景的深度q网络将所述预处理数据进行深度强化学习，获得深度强化学习结果数据；
5、根据所述深度强化学习结果数据进行决策优化处理；
6、每次决策周期后进行所述深度q网络参数的更新，循环处理，获得最终决策。
7、可选的，所述收集火电集团的碳能源数据具体包括：火电集团的生产、碳排放、运营成本以及可再生能源接入。
8、可选的，所述对所述碳能源数据进行预处理具体包括：
9、对所述碳能源数据进行标准化和归一化处理；
10、
11、其中，μ和σ分别是数据的均值和标准差。
12、可选的，所述采用基于火电场景的深度q网络将所述预处理数据进行深度强化学习具体包括：
13、采用深度q网络作为基础模型；
14、模型通过最小化预测的q值与目标q值之间的均方误差来更新权重：
15、
16、其中，u(d)是从经验回放缓存中采样的数据；θ-是目标网络的参数。
17、可选的，所述根据所述深度强化学习结果数据进行决策优化处理具体包括：
18、根据火电集团的具体需求，首先利用线性规划进行优化：
19、maximize z＝ctx
20、subject to ax≤b
21、x≥0
22、其中，x是碳配额的决策变量向量，c是每单位碳配额带来的收益或节省成本，a是约束系数矩阵，而b是对应的上限值；
23、引入二次规划进行进一步的优化，以确保火电集团在满足国家或地区碳排放标准的同时，实现经济效益的最大化：
24、
25、subject to ax≤b
26、x≥0
27、其中，q是一个正定矩阵，代表碳排放的二次成本。
28、可选的，所述每次决策周期后进行所述深度q网络参数的更新，循环处理，获得最终决策具体包括：
29、在每次决策周期后都会进行模型参数的更新：
30、
31、其中，θ是模型参数；α是学习率；是损失函数的梯度。
32、本专利技术还提供了一种碳排放配额分配决策系统，应用上述所述的一种碳排放配额分配决策方法，所述决策系统包括：
33、数据收集和处理模块，用于收集火电集团的碳能源数据，并对所述碳能源数据进行预处理，获得预处理数据；
34、深度强化学习模块，用于采用基于火电场景的深度q网络将所述预处理数据进行深度强化学习，获得深度强化学习结果数据；
35、决策优化引擎，用于根据所述深度强化学习结果数据进行决策优化处理；
36、反馈循环模块，用于每次决策周期后进行所述深度q网络参数的更新，循环处理，获得最终决策。
37、本专利技术提供的一种碳排放配额分配决策方法及系统，所述决策方法包括：收集火电集团的碳能源数据，并对所述碳能源数据进行预处理，获得预处理数据；采用基于火电场景的深度q网络将所述预处理数据进行深度强化学习，获得深度强化学习结果数据；根据所述深度强化学习结果数据进行决策优化处理；每次决策周期后进行所述深度q网络参数的更新，循环处理，获得最终决策。通过系统化、智能化的决策方式，火电集团能够更加高效、准确地进行碳排放管理。
38、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述决策方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述收集火电集团的碳能源数据具体包括：火电集团的生产、碳排放、运营成本以及可再生能源接入。
3.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述对所述碳能源数据进行预处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述采用基于火电场景的深度Q网络将所述预处理数据进行深度强化学习具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述根据所述深度强化学习结果数据进行决策优化处理具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述每次决策周期后进行所述深度Q网络参数的更新，循环处理，获得最终决策具体包括：
7.一种碳排放配额分配决策系统，应用上述权利要求1-6任一项所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述决策系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述决策方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述收集火电集团的碳能源数据具体包括：火电集团的生产、碳排放、运营成本以及可再生能源接入。
3.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述对所述碳能源数据进行预处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种碳排放配额分配决策方法，其特征在于，所述采用基于火电场景的深度q网络将所述预...
【专利技术属性】
技术研发人员：马勇，王栩，黄涛，任寒，侯学兵，尚宪军，张鹤，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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