本发明专利技术公开了一种光储充一体化系统中的碳排放追踪与核算方法，涉及碳排放管理技术领域，包括：收集光储充一体化系统中各模块的运行数据并进行预处理，运行数据包括光伏发电数据、储能系统充放电数据和充电站用电数据；将预处理后的运行数据输入预训练的碳排放估算模型，得到碳排放估算数据；将碳排放估算数据输入预训练的碳排放追踪模型，得到精细化碳排放数据；将精细化碳排放数据与预处理后的运行数据相结合，进行碳排放核算；根据核算结果，进行碳排放优化分析，编制碳排放报告。本发明专利技术不仅具有重要的理论价值，还在实际应用中展现出显著的经济和环境效益，为光储充一体化系统的碳排放管理提供了新的解决方案。
1、随着全球对可持续发展和环境保护的重视，碳排放的监测与管理已成为各国政府和企业的重要任务。光储充一体化系统作为一种新兴的能源管理模式，结合了光伏发电、储能系统和电动汽车充电站，能够有效地利用可再生能源，降低对化石燃料的依赖。然而，光储充一体化系统在运行过程中产生的碳排放问题仍然亟待解决。
2、传统的碳排放核算方法往往依赖于静态模型和经验数据，缺乏实时性和准确性。这些方法通常无法有效捕捉系统运行中的动态变化，导致碳排放估算结果的偏差。此外，现有的碳排放监测技术多集中于单一模块的碳排放分析，缺乏对整个系统的综合性评估。这种局限性使得企业在进行碳排放优化时面临挑战，无法准确识别各个模块对整体碳排放的贡献，从而影响了优化决策的有效性。
3、近年来，深度学习技术的快速发展为碳排放监测与核算提供了新的解决方案。通过构建基于深度学习的碳排放估算模型，可以实现对大规模数据的高效处理和分析，从而提高碳排放监测的准确性和实时性。尤其是长短期记忆网络(lstm)等递归神经网络在时间序列数据处理中的优势，使得对光储充一体化系统中碳排放的动态追踪成为可能。
4、然而，尽管已有研究尝试将深度学习应用于碳排放估算，但针对光储充一体化系统的综合性碳排放追踪与核算方法仍然较为稀缺。因此，开发一种系统化的碳排放追踪与核算方法，能够实时监测和分析光储充一体化系统中的碳排放数据，具有重要的理论意义和实际应用价值。
>技术实现思路1、本专利技术在于提供一种光储充一体化系统中的碳排放追踪与核算方法，通过收集系统中各模块的运行数据并进行预处理，利用预训练的碳排放估算模型和碳排放追踪模型，最终实现对碳排放的精细化核算，不仅提高了碳排放监测的准确性，还为企业的碳排放优化分析提供了科学依据。
2、为了解决上述的问题，本专利技术采取的技术方案如下：
3、本专利技术提供了一种光储充一体化系统中的碳排放追踪与核算方法，包括以下步骤：
4、s1、收集光储充一体化系统中各模块的运行数据并进行预处理，运行数据包括光伏发电数据、储能系统充放电数据和充电站用电数据；
5、s2、将预处理后的运行数据输入预训练的碳排放估算模型，得到碳排放估算数据；
6、s3、将碳排放估算数据输入预训练的碳排放追踪模型，得到精细化碳排放数据，所述碳排放追踪模型基于深度学习的卷积神经网络构建；
7、s4、将精细化碳排放数据与预处理后的运行数据相结合，进行碳排放核算；
8、s5、根据核算结果，进行碳排放优化分析，编制碳排放报告。
9、作为上述技术方案的进一步描述：步骤s1中，预处理方法包括数据清洗、异常数据标记与处理、特征提取与降维、数据去噪和数据标准化。
10、作为上述技术方案的进一步描述：步骤s2中，碳排放估算模型包括输入层、特征提取层、隐藏层和输出层，其输入层用于接收预处理后的运行数据，其特征提取层是使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取，捕捉数据中的局部特征和空间相关性，其通过多个隐藏层进一步学习数据中的非线性关系和深层次特征，其输出层用于将隐藏层的输出转换为碳排放估算数据。
11、作为上述技术方案的进一步描述：碳排放估算模型训练过程中使用均方误差作为损失函数，使用adam优化器更新模型参数，通过计算损失函数关于参数的梯度调整参数，以最小化损失函数，使用l2正则化防止过拟合。
12、作为上述技术方案的进一步描述：步骤s3中，碳排放追踪模型基于长短期记忆网络构建，使用长短期记忆网络处理时间序列数据，捕捉碳排放数据随时间的变化趋势和模式，通过lstm网络的递归结构，追踪每个时间点的碳排放变化，并将这些变化与相应的操作或模块关联起来。
13、作为上述技术方案的进一步描述：碳排放追踪模型还包括一个注意力机制层，用于识别和重点分析对碳排放影响最大的模块和时间段。
14、作为上述技术方案的进一步描述：步骤s4具体包括：将精细化碳排放数据与预处理后的运行数据进行一一对应整合；采用加权平均法核算光储充一体化系统中各模块的碳排放量，其中权重基于各模块的运行时间和效率设定。
15、作为上述技术方案的进一步描述：步骤s5具体包括：对核算结果进行分析，确定各模块的碳排放贡献比例；编制包含光储充一体化系统中各模块碳排放量、总碳排放量和碳排放贡献比例的碳排放报告。
16、作为上述技术方案的进一步描述：碳排放报告还匹配一个交互式可视化界面，允许用户根据不同的需求和条件筛选和查看碳排放数据，以及进行模拟预测。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
18、1)通过结合光伏发电、储能系统和充电站的运行数据，采用深度学习模型进行碳排放估算与追踪，能够有效减少传统方法中的误差，提高碳排放监测的准确性。
19、2)本方法利用lstm等深度学习技术，能够实时处理和分析时间序列数据，捕捉碳排放的动态变化趋势，帮助企业及时调整运营策略，降低碳排放。
20、3)通过对光储充一体化系统中各模块的碳排放进行精细化核算，能够明确各模块对整体碳排放的贡献比例，为企业的碳排放优化提供科学依据。
21、4)基于核算结果的碳排放报告，能够为企业提供详细的碳排放数据和趋势分析，支持企业在碳排放管理和优化方面做出更为科学的决策。
22、5)通过提高碳排放监测的准确性和实时性，帮助企业更好地理解和管理其碳排放，推动可再生能源的利用和可持续发展目标的实现。
23、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本专利技术实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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【技术保护点】
1.一种光储充一体化系统中的碳排放追踪与核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，预处理方法包括数据清洗、异常数据标记与处理、特征提取与降维、数据去噪和数据标准化。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，碳排放估算模型包括输入层、特征提取层、隐藏层和输出层，其输入层用于接收预处理后的运行数据，其特征提取层是使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取，捕捉数据中的局部特征和空间相关性，其通过多个隐藏层进一步学习数据中的非线性关系和深层次特征，其输出层用于将隐藏层的输出转换为碳排放估算数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，碳排放估算模型训练过程中使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器更新模型参数，通过计算损失函数关于参数的梯度调整参数，以最小化损失函数，使用L2正则化防止过拟合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，碳排放追踪模型基于长短期记忆网络构建，使用长短期记忆网络处理时间序列数据，捕捉碳排放数据随时间的变化趋势和模式，通过LSTM网络的递归结构，追踪每个时间点的碳排放变化，并将这些变化与相应的操作或模块关联起来。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，碳排放追踪模型还包括一个注意力机制层，用于识别和重点分析对碳排放影响最大的模块和时间段。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括：将精细化碳排放数据与预处理后的运行数据进行一一对应整合；采用加权平均法核算光储充一体化系统中各模块的碳排放量，其中权重基于各模块的运行时间和效率设定。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5具体包括：对核算结果进行分析，确定各模块的碳排放贡献比例；编制包含光储充一体化系统中各模块碳排放量、总碳排放量和碳排放贡献比例的碳排放报告。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，碳排放报告还匹配一个交互式可视化界面，允许用户根据不同的需求和条件筛选和查看碳排放数据，以及进行模拟预测。
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【技术特征摘要】
1.一种光储充一体化系统中的碳排放追踪与核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1中，预处理方法包括数据清洗、异常数据标记与处理、特征提取与降维、数据去噪和数据标准化。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2中，碳排放估算模型包括输入层、特征提取层、隐藏层和输出层，其输入层用于接收预处理后的运行数据，其特征提取层是使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取，捕捉数据中的局部特征和空间相关性，其通过多个隐藏层进一步学习数据中的非线性关系和深层次特征，其输出层用于将隐藏层的输出转换为碳排放估算数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，碳排放估算模型训练过程中使用均方误差作为损失函数，使用adam优化器更新模型参数，通过计算损失函数关于参数的梯度调整参数，以最小化损失函数，使用l2正则化防止过拟合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3中，碳排放追踪模型基于长短期记忆网络构建，...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱振海，张骐遥，丁业豪，
申请(专利权)人：广东电网能源投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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