基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法、系统、设备、可读存储介质和程序产品与流程

本技术涉及电力系统数据处理，特别是涉及一种基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法、系统、设备、可读存储介质和程序产品。

背景技术：

1、城市电力消费碳排放核算是城市碳排放监测与能碳管理的重要基础。随着新型发电系统建设推进，可再生能源高比例并网、跨区交易常态化，发电系统运行状态呈现显著高频时变特征，城市用电消费的碳排放强度随之剧烈波动。

2、当前，城市层面的用电排放核算主要采用年度或季度平均排放因子法，依据区域电网平均排放因子将用电量直接折算为静态碳排放量。在面向发电系统实时运行、精细化碳管理与低碳决策优化的场景下，静态碳排放量以长周期静态值表征，掩盖高比例可再生能源波动与跨区交易动态调整带来的关键高排放时段，导致真实减排效果无法量化，减排效果失真。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法、系统、设备、可读存储介质和程序产品，能够保障碳排放监测信息的有效性，提升减排效果的真实性。

2、第一方面，本技术提供了一种基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法，包括：

3、获取发电系统运行的流式数据；

4、识别流式数据中的目标异常数据，基于约束状态估计对目标异常数据进行修复，生成修复数据；

5、基于修复数据，构建时变功率流矩阵，以时变功率流矩阵的有效净功率流为分配系数，将发电系统的碳排放注入量分配至电消费侧的多个消费端，得到消费端的平均碳强度；

6、通过在修复数据中施加负荷变化量，计算负荷变化量对应的排放增量，根据排放增量与负荷变化量计算边际排放因子；

7、基于平均碳强度和边际排放因子，输出碳排放监测信息。

8、在其中一个实施例中，识别流式数据中的目标异常数据，并基于约束状态估计对目标异常数据进行修复，生成修复数据的步骤包括：

9、基于时序一致性识别流式数据中的时序异常数据，以及，基于物理一致性识别流式数据的残差异常数据；

10、根据时序异常数据和残差异常数据，以及针对流式数据的数据约束，识别流式数据中的目标异常数据；

11、以最小化修复代价为目标，对目标异常数据进行修复，得到修复数据。

12、在其中一个实施例中，流式数据包括第一类型数据、第二类型数据和第三类型数据中的至少一种，基于修复数据，构建时变功率流矩阵的步骤包括：

13、在流式数据为包括跨区域数据的第一类型数据时，根据跨区域数据间的交换电量构建时变功率流矩阵；

14、在流式数据为包括同区域数据的第二类型数据时，对同区域数据中的线路潮流进行聚合并结合网损项，构建时变功率流矩阵；

15、在流式数据为包括无拓扑数据的第三类型数据时，对无拓扑数据进行约束优化得到等效传输系数，根据等效传输系数构建时变功率流矩阵。

16、在其中一个实施例中，以时变功率流矩阵的有效净功率流为分配系数，将发电系统的碳排放注入量分配至电消费侧的多个消费端，得到消费端的平均碳强度的步骤包括：

17、计算发电系统的碳排放注入量；

18、以时变功率流矩阵的有效净功率流为分配系数对碳排放注入量进行拆分，得到多个消费端对应的用电参数；

19、基于碳排放注入量和多个消费端的用电参数构建碳追踪线性方程；其中，碳追踪线性方程满足碳守恒定律；

20、求解碳追踪线性方程，得到消费端的平均碳强度。

21、在其中一个实施例中，流式数据包括从发电系统中的多个发电机组采集得到的流式数据，流式数据包括多个发电机组对应的发电机组处理数据；

22、通过在修复数据中施加负荷变化量，计算负荷变化量对应的排放增量，根据排放增量与负荷变化量计算边际排放因子的步骤包括：

23、根据发电机组出力数据，确定发电系统的运行类型；其中，运行类型包括第一运行类型、第二运行类型和第三运行类型；

24、在运行类型为多个发电机组按照预设比例分配的第一运行类型时，融合多个发电机组与负荷变化量对应的边际参与因子，得到边际排放因子；

25、在运行类型为多个发电机组基于实际调度分配的第二运行类型时，根据负荷变化量对调度约束求解，得到边际排放因子；

26、在运行类型为多个发电机组根据历史数据分配的第三运行类型时，根据历史数据中负荷量与边际因子之间的线性关系确定边际排放因子。

27、在其中一个实施例中，在基于平均碳强度和边际排放因子，输出碳排放监测信息的步骤之后，方法还包括：

28、计算平均碳强度和边际排放因子的置信区间；

29、监测平均碳强度和边际排放因子的变化幅度，当变化幅度超出置信区间时，输出异常告警事件；

30、根据异常告警事件，定位影响平均碳强度和边际排放因子的异常位置。

31、第二方面，本技术还提供了一种用电消费的碳排放监测系统，包括：

32、获取模块，用于获取发电系统运行的流式数据；

33、评估修复模块，用于识别流式数据中的目标异常数据，基于约束状态估计对目标异常数据进行修复，生成修复数据；

34、第一计算模块，用于基于修复数据，构建时变功率流矩阵，以时变功率流矩阵的有效净功率流为分配系数，将发电系统的碳排放注入量分配至电消费侧的多个消费端，得到消费端的平均碳强度；

35、第二计算模块，用于通过在修复数据中施加负荷变化量，计算负荷变化量对应的排放增量，根据排放增量与负荷变化量计算边际排放因子；

36、信息输出模块，用于基于平均碳强度和边际排放因子，输出碳排放监测信息。

37、第三方面，本技术还提供了一种设备，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第一方面所提供的基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法的步骤。

38、第四方面，本技术还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面所提供的基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法的步骤。

39、第五方面，本技术还提供了一种程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时第一方面所提供的基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法的步骤。

40、上述基于电力系统流式数据的城市级电力消费碳排放实时监测方法、系统、设备、可读存储介质和程序产品，通过获取发电系统运行的流式数据；识别流式数据中的目标异常数据，基于约束状态估计对目标异常数据进行修复，生成修复数据；基于修复数据，构建时变功率流矩阵，以时变功率流矩阵的有效净功率流为分配系数，将发电系统的碳排放注入量分配至电消费侧的多个消费端，得到消费端的平均碳强度；通过在修复数据中施加负荷变化量，计算负荷变化量对应的排放增量，根据排放增量与负荷变化量计算边际排放因子；基于平均碳强度和边际排放因子，输出碳排放监测信息。以此，通过获取发电系统运行的流式数据并进行异常修复，构建时变功率流矩阵以分配碳排放注入量，同时计算平均碳强度和边际排放因子，实现了高频时间分辨率的碳排放监测，准确反映电源结构的快速变化，保障碳排放监测信息的有效性，提升减排效果的真实性。