【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放管理领域，具体为基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统。
技术介绍
1、随着全球气候变暖的日益严重，人类生存环境的恶化已引起了国际社会的广泛关注。其中，碳排放量，作为影响全球气候的重要因素之一，已成为国际社会关注的焦点。碳排放量是指在生产、运输、使用及回收等过程中所产生的温室气体排放量，这些排放物，特别是二氧化碳(co2)，在大气中累积，导致温室效应加剧，进而引发全球气候变暖、极端天气事件频发等一系列环境问题。
2、当前，各国政府和企业已采取了一系列措施来控制碳排放，以减缓全球气候变暖的趋势。然而，要制定科学、有效的减排策略，首要任务就是准确预测未来的碳排放量。这不仅能够帮助决策者更好地评估各种减排政策的效果，还能为企业的可持续发展提供指导。
3、然而，现有的碳排放预测方法大多基于历史数据或经济活动数据，缺乏对气候因素的充分考虑。事实上，气候变化对碳排放的影响是复杂而多变的，包括温度、降雨量、风速、湿度等气候因素都可能对碳排放产生影响。因此，开发一种能够实时、准确地基于气候数据预测碳排放的方法及系统，对于制定科学的减排策略具有重要意义。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本专利技术基于气候数据的碳排放动态预测方法，包括以下步骤：
5、数据
6、数据预处理：对收集到的气候数据和碳排放历史数据进行清洗、整合和标准化处理，消除数据中的噪声和异常值；
7、特征提取：从预处理后的气候数据中提取关键特征，这些特征应能够反映气候变化对碳排放的影响；
8、模型训练：利用提取的气候特征、碳排放历史数据以及其他相关因素，训练一个或多个预测模型，所述预测模型可以采用机器学习算法训练，所述机器学习算法包括长短期记忆网络(lstm)、随机森林、梯度提升树(gbdt)；
9、模型验证：使用历史数据对训练好的模型进行验证，评估模型的预测精度和泛化能力；
10、动态预测：将实时更新的气候数据输入到训练好的模型中，进行碳排放的动态预测；
11、结果展示：将预测结果以图表形式展示给用户，方便用户查看和分析。
12、优选的，所述数据预处理步骤还包括对气候数据进行异常值处理和缺失值填补，确保数据的完整性和准确性。
13、进一步优选的，所述预测结果还包括对预测不确定性的评估，提供用户对预测结果的可靠性判断。
14、本专利技术根据基于气候数据的碳排放动态预测应用的基于气候数据的碳排放动态预测系统，包括以下几个部分：
15、数据采集模块：通过传感器网络、物联网技术实现气候数据的实时获取；
16、数据处理模块：该模块对采集到的气候数据进行预处理，负责将处理后的气候数据与历史碳排放数据进行关联，为后续预测模型提供输入数据；
17、预测模型模块：该模块是设备的核心部分，包含一种或多种碳排放预测模型架构；
18、结果显示界面：该模块负责将预测模型输出的结果以直观、易懂的方式展示给用户，结果展示形式可以包括图表、报告；
19、交互控制界面：该模块提供用户与设备的交互界面，用户可以通过该界面设置预测参数、查询预测结果，交互控制界面还可以实现远程监控和控制功能，方便用户随时了解设备的工作状态和预测结果。
20、优选的，还包括数据存储模块，用于存储历史气候数据、历史碳排放数据、预测模型参数及预测结果等数据，方便后续分析和查询。
21、进一步优选的，所述预测模型模块集成有碳排放管理系统以及能源管理系统。
22、再次优选的，所述交互控制界面以及结果显示界面支持接入多种终端设备，包括但不限于电脑、手机、平板，并提供多语言支持。
23、优选的，所述预测模型模块、结果显示界面以及交互控制界面包含存储在计算机可读介质上的计算机程序代码，该计算机程序代码部署在云平台上，实现跨地域、跨平台的碳排放预测服务。
24、(三)有益效果
25、与现有技术相比，本专利技术提供了基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统，具备以下有益效果：
26、提高预测准确性：通过收集目标地区的气候数据，包括温度、降雨量、风速、湿度、气压等气象参数，并结合碳排放历史数据，利用机器学习算法训练预测模型，能够更准确地预测气候变化对碳排放的影响，从而提高碳排放预测的准确性。
27、实时动态预测：系统能够实时获取气候数据，并将其输入到训练好的预测模型中，实现碳排放的动态预测。这使用户能够及时了解到最新气候条件下可能产生的碳排放量，有助于制定更有效的碳减排策略。
28、数据预处理与完整性：数据预处理步骤包括对气候数据进行清洗、整合、标准化处理，以及异常值处理和缺失值填补，确保数据的完整性和准确性，为预测模型提供高质量的数据输入。
29、预测不确定性评估：系统不仅提供碳排放预测结果，还包含对预测不确定性的评估，使用户能够更全面地了解预测结果的可靠性，为决策提供更全面的参考。
30、系统集成与扩展性：预测模型模块集成有碳排放管理系统和能源管理系统，使得系统能够综合考虑碳排放和能源使用的多个方面，提供更全面的预测服务。此外，系统支持跨地域、跨平台的碳排放预测服务，具有良好的扩展性和适应性。
31、用户界面友好性：系统通过直观、易懂的方式展示预测结果，如图表、报告等，方便用户查看和分析。同时，交互控制界面支持多种终端设备接入，并提供多语言支持，使得用户能够更方便地使用系统。
32、数据存储与查询：系统包含数据存储模块，用于存储历史气候数据、历史碳排放数据、预测模型参数及预测结果等数据，方便后续分析和查询。这有助于用户更好地了解碳排放的历史趋势和预测结果，为制定长期碳减排策略提供数据支持。
33、综上所述，基于气候数据的碳排放动态预测方法及系统通过集成气候数据、碳排放历史数据以及机器学习算法，实现了对碳排放的准确预测和动态监控，为制定有效的碳减排策略提供了有力支持。同时，系统具有良好的用户界面友好性和数据存储与查询功能，方便用户使用和查询数据。
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1.基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤还包括对气候数据进行异常值处理和缺失值填补，确保数据的完整性和准确性。
3.根据权利要求2所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述预测结果还包括对预测不确定性的评估，提供用户对预测结果的可靠性判断。
4.根据权利要求3所述的基于气候数据的碳排放动态预测应用的基于气候数据的碳排放动态预测系统，其特征在于，包括以下几个部分：
5.根据权利要求4所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，还包括数据存储模块，用于存储历史气候数据、历史碳排放数据、预测模型参数及预测结果等数据，方便后续分析和查询。
6.根据权利要求5所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述预测模型模块集成有碳排放管理系统以及能源管理系统。
7.根据权利要求6所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述交互控制界面以及结果显示界面支持接入多种终端设备
8.根据权利要求6所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述预测模型模块、结果显示界面以及交互控制界面包含存储在计算机可读介质上的计算机程序代码，该计算机程序代码部署在云平台上，实现跨地域、跨平台的碳排放预测服务。
...【技术特征摘要】
1.基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤还包括对气候数据进行异常值处理和缺失值填补，确保数据的完整性和准确性。
3.根据权利要求2所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，所述预测结果还包括对预测不确定性的评估，提供用户对预测结果的可靠性判断。
4.根据权利要求3所述的基于气候数据的碳排放动态预测应用的基于气候数据的碳排放动态预测系统，其特征在于，包括以下几个部分：
5.根据权利要求4所述的基于气候数据的碳排放动态预测方法，其特征在于，还包括数据存储模块，用于存储历史...
【专利技术属性】
技术研发人员：马勇，黄涛，任寒，侯学兵，王肖嵬，
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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