【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力碳排放，特别是涉及一种城市电力碳排放关联因素识别方法、装置、设备、介质和产品。
技术介绍
1、目前电力相关部门正处于能源低碳转型阶段，电力碳排放的关键关联因素的分析至关重要。识别电力碳排放的关键关联因素，有利于制定实现减排的具体措施，也可以为电力碳排放量的预测提供支持。
2、在电力碳排放领域，使用通用碳排放影响因素分解模型对电力碳排放关联因素进行分解，得到各电力碳排放关联因素对城市的电力碳排放的影响程度。
3、然而，上述技术存在城市电力碳排放影响因素分析不准确的情况。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高城市电力碳排放影响因素分析的准确性的城市电力碳排放关联因素识别方法、装置、设备、介质和产品。
2、第一方面，本申请提供了一种城市电力碳排放关联因素识别方法，该方法包括：
3、获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据以及目标城市对应的多个碳排放关联因素，电力碳排放数据包括发电碳排放量或者用电碳排放量，碳排放关联因素为对电力碳排放数据产生影响的因素；
4、根据电力碳排放数据以及各碳排放关联因素，求解关联性分析模型，得到各碳排放关联因素对应的关联系数，关联系数用于表征碳排放关联因素与电力碳排放量之间的关联程度。
5、在其中一个实施例中，在电力碳排放数据包括发电碳排放量的情况下，上述获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据，包括：
6、获取目标城市所属的目标省
7、根据各城市装机容量以及总发电碳排放量确定发电碳排放量。
8、在其中一个实施例中，上述根据各城市装机容量以及总发电碳排放量确定发电碳排放量，包括：
9、从各城市装机容量中确定目标城市对应的目标城市装机容量，并根据各城市装机容量确定目标省份对应的总装机容量；
10、将目标城市装机容量与总装机容量的比值乘以总发电碳排放量，得到发电碳排放量。
11、在其中一个实施例中，在电力碳排放数据包括用电碳排放量的情况下，上述获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据，包括：
12、获取目标城市所属的目标省份中各城市对应的城市用电量以及目标省份的总用电碳排放量；
13、根据各城市用电量以及总用电碳排放量确定用电碳排放量。
14、在其中一个实施例中，上述根据各城市用电量以及总用电碳排放量确定用电碳排放量，包括：
15、从各城市用电量中确定目标城市对应的目标城市用电量，并根据各城市用电量确定目标省份对应的总用电量；
16、将目标城市用电量与总用电量的比值乘以总用电碳排放量，得到用电碳排放量。
17、在其中一个实施例中，上述碳排放关联因素至少包括目标城市与预设时间段对应的人口数量、经济产出量化值、技术能力量化值、产业产值比重、外部投入资源属性值、已投入资源属性值、液化石油气供气量、天然气供气量、平均日照时长、平均风速、平均降水量以及平均温度。
18、在其中一个实施例中，上述根据电力碳排放数据以及各碳排放关联因素，求解关联性分析模型，得到各碳排放关联因素对应的关联系数，包括：
19、获取各碳排放关联因素对应的因素数值；
20、将各因素数值以及电力碳排放数据输入关联性分析模型中，利用预设回归算法确定各碳排放关联因素对应的关联系数。
21、第二方面，本申请还提供了一种城市电力碳排放关联因素识别装置，该装置包括：
22、获取模块，用于获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据以及目标城市对应的多个碳排放关联因素，电力碳排放数据包括发电碳排放量或者用电碳排放量，碳排放关联因素为对电力碳排放数据产生影响的因素；
23、确定模块，用于根据电力碳排放数据以及各碳排放关联因素，求解关联性分析模型，得到各碳排放关联因素对应的关联系数，关联系数用于表征碳排放关联因素与电力碳排放量之间的关联程度。
24、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
25、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
26、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
27、上述城市电力碳排放关联因素识别方法、装置、设备、介质和产品，通过获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据以及目标城市对应的多个碳排放关联因素，根据电力碳排放数据以及各碳排放关联因素，求解关联性分析模型，得到各碳排放关联因素对应的关联系数，其中，关联系数用于表征碳排放关联因素与电力碳排放量之间的关联程度，电力碳排放数据包括发电碳排放量或者用电碳排放量，碳排放关联因素为对电力碳排放数据产生影响的因素。在该方法中，获取的电力碳排放数据以及多个碳排放关联因素，可以基于多个碳排放量关联因素对目标城市的电力碳排放进行准确分析，由于电力碳排放数据包括发电碳排放量或者用电碳排放量，可以对目标城市的发电碳排放量或者用电碳排放量两个方面的碳排放关联因素进行分析，提高城市电力碳排放关联因素分析的准确性，另外，对于不同领域的多个碳排放关联因素，例如，气象领域、投资领域的碳排放关联因素，能够有效实现跨领域关联因素的分析，在分析过程中对关联性分析模型进行求解，得到各碳排放关联因素对应的关联系数，可以基于关联系数确定碳排放关联因素与电力碳排放量之间的关联程度，进一步提高城市电力碳排放关联因素分析的准确性。
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1.一种城市电力碳排放关联因素识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述电力碳排放数据包括所述发电碳排放量的情况下，所述获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述城市装机容量以及所述总发电碳排放量确定所述发电碳排放量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述电力碳排放数据包括所述用电碳排放量的情况下，所述获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述城市用电量以及所述总用电碳排放量确定所述用电碳排放量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述碳排放关联因素至少包括所述目标城市与所述预设时间段对应的人口数量、经济产出量化值、技术能力量化值、产业产值比重、外部投入资源属性值、已投入资源属性值、液化石油气供气量、天然气供气量、平均日照时长、平均风速、平均降水量以及平均温度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
8.一种城市电力碳排放关联因素识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种城市电力碳排放关联因素识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述电力碳排放数据包括所述发电碳排放量的情况下，所述获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述城市装机容量以及所述总发电碳排放量确定所述发电碳排放量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述电力碳排放数据包括所述用电碳排放量的情况下，所述获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述城市用电量以及所述总用电碳排放量确定所述用电碳排放量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述碳排放关联因素至少包括所述目标城市与所述预设时间段对应的人口数量、经济产出量化值、技术能力量化值、产业产值比重、外部...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨秋勇，陈彬，张喜铭，徐欢，姚森敬，张凡，黄彦璐，胡旭东，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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