【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力碳计量，尤其涉及电力碳排放预警与响应系统。
技术介绍
1、电力碳计量
涉及到测量、记录和分析电力生产及其消耗过程中产生的碳排放量。该
的核心是通过各种传感器和数据采集设备，实时监控电力系统的碳排放指标，以评估能源生产和使用的环境影响，优化能源结构，促进清洁能源的使用，碳计量不仅包括直接排放的计算，也涵盖了间接排放及整个供应链中的碳足迹评估。
2、其中，电力碳排放预警与响应系统是一个专门设计来监测和管理电力产业中碳排放量的系统，其主要用途是在碳排放达到一定阈值时提供预警，促使相关企业或管理机构采取措施减少碳排放，以符合环保标准或政策要求。通过实时数据分析和预测，能够提前警告潜在的高排放事件，使得电力公司能够及时调整其使用方式，以减少对环境的影响，对于提高能源使用效率及符合日益严格的环保法规至关重要。
3、传统系统在处理碳排放数据时存在反应滞后和预警不充分的问题，主要是缺乏高效的实时数据分析和动态调整机制，在数据收集和处理上存在时间延迟，使得在需要迅速减少排放以应对政策变更时，传统系统不能即时作出反应。此外，由于缺乏灵活的预测和调控机制，不能有效预测和应对高碳排放风险，导致在遇到突发排放超标时无法有效减少碳足迹，影响了环境的合规性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的电力碳排放预警与响应系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：电力碳排放预警与响应系统，所述系统包括：
3、数据采集模块收集实时电力生产的关联数据，包括发电量、碳排放量、能源类型和运行状态，通过传感器和数据接口访问并收集数据，进行数据标准化处理，生成数据集成分析信息；
4、动态建模模块基于所述数据集成分析信息，通过状态空间模型对碳排放量与能源投入之间的关系进行建模，根据实时数据更新模型，调整预测的碳排放趋势，得到碳排放预测数据；
5、碳排放调控模块基于所述碳排放预测数据，应用模型预测控制，根据排放预测趋势调整能源配置和生产参数，包括调节能源投入量和生产速率，并匹配预定的碳排放目标，得到调控执行参数；
6、排放异常监测模块基于所述调控执行参数，利用dbscan算法和分段自回归模型，检测数据中的异常排放模式，比较历史数据与实时数据的差异，识别碳排放偏差，获得异常检测结果。
7、本专利技术改进有，所述数据集成分析信息的获取步骤具体为：
8、收集实时电力生产的关联数据，通过传感器和数据接口访问电力生产过程中的关键指标，包括发电量、碳排放量、能源类型和运行状态；
9、对收集到的关联数据进行标准化处理，包括统一单位、范围调整和异常值处理，使用公式：
10、；
11、计算集成指标，获得数据集成分析信息，其中，表示发电量，指在目标时间内的电力产量，表示碳排放量，指在电力生产过程中释放的二氧化碳总量，表示能源投入，表示设备运行状态数值，为发电量的权重参数，表示能源投入中的最大数值，对进行对数变换用于平滑极端值的影响。
12、本专利技术改进有，所述碳排放量与能源投入之间的关系获取步骤具体为：
13、从所述数据集成分析信息中提取实时数据，包括碳排放量和能源投入；
14、利用收集到的碳排放量和能源投入数据，应用状态空间模型，映射数据之间的动态关系，通过引入实时变量，动态表征能源消耗与碳排放之间的依赖性；
15、根据实时数据更新状态空间模型的参数，使用公式：
16、；
17、调整模型并反映当前的生产条件和环境影响，得到碳排放量与能源投入之间的关系，其中，表示碳排放量，表示能源投入，表示从生产开始到当前的时间长度，表示当前环境温度，、、和是模型参数，其中和调整能源投入对碳排放的基本影响，和是根据时间和温度对碳排放影响的调整系数。
18、本专利技术改进有，所述碳排放预测数据的获取步骤具体为：
19、根据已更新并调整的所述状态空间模型，通过实时监测数据包括能源投入、时间和环境温度，计算预测的碳排放量；
20、利用模型计算的输出，结合历史碳排放数据进行趋势分析，优化预测未来碳排放趋势的准确性，使用公式：
21、；
22、输出碳排放预测数据，数据是根据当前模型和输入预测的未来一段时间内的碳排放量，其中，表示预测的碳排放数据，表示当前的碳排放量，表示过去一段时间内的平均碳排放量，表示能源投入，表示当前的环境温度，、和是模型参数，用于调整基准碳排放预测，是结合能源投入对碳排放的影响，是结合环境温度对碳排放的影响。
23、本专利技术改进有，所述能源投入量和生产速率的调节步骤具体为：
24、利用所述碳排放预测数据，分析当前的排放趋势，确定是否需要调整生产流程，并达到预定的碳排放目标；
25、根据碳排放趋势与预定目标的差异，使用公式：
26、和；
27、计算所需调整的能源投入量和生产速率，并根据调整计算的结果，更新生产线的控制参数，其中，表示调整后的能源投入量，表示调整后的生产速率，是预定的碳排放目标值，是预测的碳排放量，是当前月份，用于调整周期性变动的影响，和是能源和生产速率的调整系数，和是基于季节性周期的调整常数。
28、本专利技术改进有，所述调控执行参数的获取步骤具体为：
29、对获得的所述能源投入量和生产速率调节数据进行集成；
30、根据集成的调节数据，使用公式：
31、；
32、计算调控执行参数，实时调整生产操作并响应碳排放控制需求，包括调整设备功率或生产线速度，其中，表示调控后的执行参数，表示原始设定的控制参数，和表示从能源和速率调整计算得到的变化量，表示当前月份，用于调整季节性影响， 、和是调整系数，其中是调节能源和速率的直接影响，是根据能源和速率调整的交互效应，是调整月份因素的影响。
33、本专利技术改进有，所述历史数据与实时数据差异的比较步骤具体为：
34、根据所述调控执行参数，收集历史碳排放数据和实时碳排放数据，并验证时间范围和数据类型是否匹配，数据包括碳排放量、生产量或能源消耗；
35、对收集的数据进行同步和格式化，统一数据格式，使用公式：
36、；
37、计算历史数据与实时数据在相同时间点的差异，其中，和分别代表实时数据和历史数据在第时间点的碳排放值，表示历史数据在第时间点的误差值，表示实时数据在第时间点的偏差修正，代表比较的数据点总数，、和是权重系数，用于调整历史误差和实时偏差对总差异的影响。
38、本专利技术改进有，所述异常检测结果的获取步骤具体为：
39、利用所述历史数据与实时数据的差异值进行评估，根据历史数据分析确定阈值；
40、比较差异值和阈值，若差异值超出阈值，则标记为异常，使用公式：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.电力碳排放预警与响应系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述数据集成分析信息的获取步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述碳排放量与能源投入之间的关系获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述碳排放预测数据的获取步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述能源投入量和生产速率的调节步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述调控执行参数的获取步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述历史数据与实时数据差异的比较步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述异常检测结果的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.电力碳排放预警与响应系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述数据集成分析信息的获取步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述碳排放量与能源投入之间的关系获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的电力碳排放预警与响应系统，其特征在于：所述碳排放预测数据的获取步骤具体为：
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：林文娟，曹宏宇，田文，刘惠颖，文茹馨，张洋，孙洋，王宗晶，康德功，刘承卿，
申请(专利权)人：国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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