【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳中和，尤其涉及一种碳中和能耗节能管理平台。
技术介绍
1、碳中和
涉及一系列技术和方法，包括从源头减少碳排放的技术，如可再生能源(风能、太阳能等)的开发和利用，以及能效提升技术，如高效电器和工业过程优化。此外，碳中和还涉及碳捕获、利用和封存技术(ccus)，直接从环境中捕获二氧化碳并将其储存或转化为有用的产品。碳交易和碳信用也是碳中和领域的一部分，通过经济激励来鼓励减排。整体而言，碳中和技术旨在实现经济活动与温室气体排放之间的平衡，支持全球应对气候变化的努力。
2、其中，碳中和能耗节能管理平台是指利用信息技术来监测、控制和优化能源使用，从而减少能源消耗和相关的碳排放，核心在于通过集成数据收集、分析和反馈机制，帮助个人、企业或政府实现能源使用的最优化，用途包括实时能耗监控、能效评估、预测能源需求和自动调整能源消耗模式，以减少不必要的能耗和促进资源的高效利用。通过这种方式，碳中和能耗节能管理平台不仅有助于降低能源成本，还能显著减少环境足迹，支持可持续发展目标。
3、现有的碳中和技术通常缺乏针对快速变化环境和市场的适应性。尽管涵盖广泛，如源头减排和碳捕获，这些技术往往在实时数据处理和即时决策支持方面存在不足，导致在面对快速变化的环境条件时，响应速度慢，难以有效调整策略以减少碳排放。此外，在整合和分析大规模数据方面的能力有限，导致无法全面利用现有数据资源，影响了决策的质量和执行的效率。技术局限性可能导致能源浪费和环境保护目标的达成程度不高，从而影响整体的碳中和效果和可持续性目标的实现。>
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，而提出的一种碳中和能耗节能管理平台。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种碳中和能耗节能管理平台包括：
3、能源消耗数据采集模块收集工业排放数据、能源使用数据和气象数据，进行数据整合处理，生成能源和排放数据库；
4、碳排放关键因子分析模块对所述能源和排放数据库进行统计分析，提取影响碳排放的关键变量，对关键变量执行相关性检验，根据检验结果，构建关键因子矩阵；
5、动态能耗监控模块根据所述关键因子矩阵监测能源使用和排放的关键点，实时记录数据点的变化，对异常数据进行标记和分类，并对异常数据进行追踪，生成实时能耗记录；
6、碳排放模式识别模块分析所述实时能耗记录中的数据波动，识别常规排放模式和异常排放模式，对常规排放模式和异常排放模式进行聚类分析，得到碳排放模式分析结果；
7、趋势分析与预测模块结合历史数据与所述碳排放模式分析结果进行对比，进行趋势线分析，对未来周期内的碳排放模式进行预测，得到趋势预测结果；
8、影响评价模块对所述趋势预测结果进行影响分析，结合环境和经济因素，评估碳排放增减对局部和全球环境的潜在影响，生成影响评价记录；
9、行动方案制定模块根据所述影响评价记录制定实际行动方案，为减排目标确定优先级，规划执行步骤和时间表，形成节能减排实施方案。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述能源和排放数据库包括排放量统计结果、能耗统计结果和气象条件记录，所述关键因子矩阵包括能源消耗影响因素、排放量影响因素和环境条件因素，所述实时能耗记录包括能源消耗实时数据、异常排放事件和监测点变化数据，所述碳排放模式分析结果包括常规排放模式、异常排放模式和模式类别标签，所述趋势预测结果包括趋势线图表、模式变化预测结果和排放量趋势预测结果，所述影响评价记录包括气候变化评估结果、生物多样性影响分析结果和经济影响指标，所述节能减排实施方案包括行动计划、步骤与时间安排结果和优先级和资源分配记录。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述能源消耗数据采集模块包括：
12、数据获取子模块通过接入多数据源接口，采集工业排放数据、能源使用数据和气象数据，剔除错误和冗余信息，对收集到的数据进行格式转换，统一数据格式，生成统一数据集；
13、数据同步子模块对所述统一数据集中的差异数据源进行时间戳校准，进行时间对齐，确保所有数据点在时间轴上的一致性，获取时间同步数据集；
14、数据筛选子模块根据所述时间同步数据集，识别能耗峰值和重要排放事件，优化数据选择过程，生成能源和排放数据库。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述碳排放关键因子分析模块包括：
16、变量筛选子模块通过访问所述能源和排放数据库，提取潜在变量，执行数据属性分析，进行变量重要性评分，生成重要变量列表；
17、相关性检验子模块进行统计关联度分析，对所述重要变量列表进行配对比较，通过互信息量测算识别互相影响显著的变量组，生成变量相关性记录；
18、因子构建子模块基于所述变量相关性记录，利用因子分析技术构建显著影响碳排放的因子，形成关键因子矩阵。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述动态能耗监控模块包括：
20、实时监控设置子模块设定监控参数和阈值，结合所述关键因子矩阵监测能源使用和排放的关键点，实时跟踪能源使用和碳排放过程，生成监控参数配置；
21、数据异常分析子模块根据所述监控参数配置对捕获的数据进行异常分析，采用实时数据比对和历史趋势分析连续追踪数据偏差，自动识别异常数据，生成异常数据分析结果；
22、监控报告生成子模块整合所述异常数据分析结果，对异常数据进行自动整理，通过图形和表格形式对数据进行视觉化，通过时间序列分析确定关键变化趋势，生成实时能耗记录。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述碳排放模式识别模块包括：
24、模式识别子模块基于所述实时能耗记录，扫描识别数据模式，区分常规排放模式和异常排放模式，初步识别波动和稳定区间，生成初步分析结果；
25、聚类分析子模块通过所述初步分析结果，运用聚类算法，将碳排放模式归类，分析差异碳排放模式的关键特征和频率，确定核心特征，得到聚类分析结果；
26、模式结果整合子模块汇总所述聚类分析结果，分析每一种碳排放模式的行为和潜在影响，结合时间序列分析揭示模式发展趋势，获取碳排放模式分析结果。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述趋势分析与预测模块包括：
28、历史数据比对子模块基于所述碳排放模式分析结果，比较当前数据点与历史数据点，识别长期变化趋势和短期波动，得到历史对比分析结果；
29、趋势线分析子模块利用所述历史对比分析结果，应用回归分析技术，绘制趋势线预测未来碳排放路径，分析未来潜在发展趋势，产生趋势线分析结果；
30、预测结果整合子模块将所述趋势线分析结果中的预测数据与现有环境和经济模型进行整合，进行全面未来碳排放趋势预测，得到趋势预测结果。
31、作为本专利技术的进一步方案，所述线性回归分析技术，按照公式：
32、y＝β0+β1t+β2t2+β3log(e+t)
33、计算未来时间点的碳排本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种碳中和能耗节能管理平台，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述能源和排放数据库包括排放量统计结果、能耗统计结果和气象条件记录，所述关键因子矩阵包括能源消耗影响因素、排放量影响因素和环境条件因素，所述实时能耗记录包括能源消耗实时数据、异常排放事件和监测点变化数据，所述碳排放模式分析结果包括常规排放模式、异常排放模式和模式类别标签，所述趋势预测结果包括趋势线图表、模式变化预测结果和排放量趋势预测结果，所述影响评价记录包括气候变化评估结果、生物多样性影响分析结果和经济影响指标，所述节能减排实施方案包括行动计划、步骤与时间安排结果和优先级和资源分配记录。
3.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述能源消耗数据采集模块包括：
4.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述碳排放关键因子分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述动态能耗监控模块包括：
6.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平
7.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述趋势分析与预测模块包括：
8.根据权利要求7所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述线性回归分析技术，按照公式：
9.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述影响评价模块包括：
10.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述行动方案制定模块：
...【技术特征摘要】
1.一种碳中和能耗节能管理平台，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述能源和排放数据库包括排放量统计结果、能耗统计结果和气象条件记录，所述关键因子矩阵包括能源消耗影响因素、排放量影响因素和环境条件因素，所述实时能耗记录包括能源消耗实时数据、异常排放事件和监测点变化数据，所述碳排放模式分析结果包括常规排放模式、异常排放模式和模式类别标签，所述趋势预测结果包括趋势线图表、模式变化预测结果和排放量趋势预测结果，所述影响评价记录包括气候变化评估结果、生物多样性影响分析结果和经济影响指标，所述节能减排实施方案包括行动计划、步骤与时间安排结果和优先级和资源分配记录。
3.根据权利要求1所述的碳中和能耗节能管理平台，其特征在于：所述能源消耗数据采集...
【专利技术属性】
技术研发人员：高波，蔡朝贵，王中露，王凤华，余夏生，
申请(专利权)人：安徽光谷智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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