一种基于数字孪生的能碳一体化管理方法与流程
本发明属于一体化管理，尤其涉及一种基于数字孪生的能碳一体化管理方法。
背景技术：
1、随着全球“碳达峰、碳中和”战略的深入推进，企业的能源结构与运作模式正在发生深刻变革，现代工业园区与大型企业的能源系统正逐渐从单一的“源-荷”单向流动模式，向包含光伏风电等清洁能源、智能电网、柔性负荷与储能系统在内的“源-网-荷-储”全链路微电网生态转变。在这一背景下，如何利用数字化手段实现能源的高效利用与碳排放的精准管控，已成为当前产业界亟待解决的关键问题。
2、数字孪生技术作为物理世界与虚拟世界交互的桥梁，近年来被广泛引入能源管理领域。现有的能碳管理系统（如基于数字孪生的综合能源管理系统ems或碳排放监测系统）通常在物理空间部署大量的物联网（iot）传感器和智能电表，实时采集各台用能设备的电压、电流、功率等电气运行数据，并通过静态的碳排放因子折算成碳排放量，进而在虚拟的三维模型中进行数据看板的展示与简单的超限告警。然而，现有的碳排放监测与数字孪生系统主要聚焦于“固定设备本体”（如锅炉、中央空调、大型机床）的静态拓扑网络，却忽略了引发局部空间能耗骤变和碳排扩散的核心动态变量——即“人员的流动”与“物料/车辆的转移”。当系统监测到某区域负荷或碳排放异常升高时，往往只能被动地记录数值的突变，无法在时空维度上溯源其根本原因（例如：是设备本身故障，还是由于人群重度聚集、亦或是大批物流车辆集中充电导致），从而导致碳管理存在严重的滞后性与空间盲区。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于数字孪生的能碳一体化管理方法，包括以下步骤：
2、步骤一：通过数据采集模块实时获取目标区域的能源系统运行数据、碳排放数据，以及所述区域的空间结构布局与动态对象时空轨迹数据；
3、步骤二：基于所获取的能源系统运行数据和碳排放数据，以及目标区域的空间结构布局数据和动态对象时空轨迹数据，构建包含时空关联属性与能碳流转路径的能碳空间数字孪生图谱；
4、步骤三：通过图谱分析引擎在预设的评估时间窗口，对实时采集的能源系统运行数据、碳排放数据、空间结构布局数据以及动态对象时空轨迹数据进行特征化降维与阈值比对，提取出语义化的运行特征与状态特征标签，并将提取出的全部特征标签进行字符化封装，进而生成能够全面表征目标区域当前能碳与空间复合状态的特征关键词包；
5、步骤四：基于生成的特征关键词包，在预设的资产综合分析数据库中检索出匹配的动态能碳种类特征，并在预设的触发数据库中匹配出与动态能碳种类特征对应的初始能碳分配与调控方案；
6、步骤五：基于所构建的数字孪生图谱，通过投影追踪算法与图论分析，生成时空调度优先级序列；
7、步骤六：基于初始能碳分配与调控方案和时空调度优先级序列，在数字孪生图谱中进行前瞻性推演，以得出最终执行方案。
8、进一步地，所述步骤二包括：
9、构建三维地理空间坐标系，确立数字孪生图谱的静态空间基座；
10、基于能源系统运行数据和碳排放数据，获取“源-网-荷”全链路中的静态实体，作为静态节点；
11、基于目标区域的动态对象时空轨迹数据，获取动态对象，作为动态节点；
12、基于确定的动态节点和静态节点，构建不同节点之间的边；
13、基于实时采集的能源系统运行数据和碳排放数据对的静态节点、动态节点和边的属性进行动态更新。
14、进一步地，所述步骤四包括：
15、遍历特征关键词包中的各个特征关键词，在预设的资产综合分析数据库中进行全局检索，并根据全局检索结果进行过滤；
16、将过滤后的特征关键词进行聚类与重组，以得到能够表征目标区域当前工况的动态能碳种类特征；
17、将所述动态能碳种类特征作为索引，输入至预设的触发数据库中进行匹配以得到初始能碳分配与调控方案。
18、进一步地，所述步骤五包括：
19、获取的能源系统运行数据与碳排放数据中，提取目标区域内各静态节点的节点数据，并采用极差变换法对提取的节点数据进行归一化处理；
20、采用投影追踪算法对归一化处理后的节点数据进行特征映射，并计算出每个静态节点的综合碳重要度；
21、基于计算出的每个静态节点的综合碳重要度构建碳拓扑有向图，并对构建的碳拓扑有向图执行拓扑排序算法，以得到各静态节点的时空调度优先级序列。
22、进一步地，所述步骤六包括：
23、将初始能碳分配与调控方案和时空调度优先级序列输入数字孪生图谱中，在数字孪生图谱中模拟执行该初始能碳分配与调控方案，推演计算模拟状态下各节点间的能量流转路径及碳排放传导趋势，得到模拟仿真排序结果；
24、以最小化能碳调度优先级损失值与避免局部空间碳排放时空聚集为联合目标函数计算模拟仿真排序结果与时空调度优先级序列之间在各节点对应位置上的绝对差值之和，作为能碳调度优先级损失值；
25、提取数字孪生图谱模拟推演过程中各空间区域内的碳排放浓度预测值，计算时空聚集风险值；
26、判断计算得出的能碳调度优先级损失值和时空聚集风险值是否均低于预设阈值；若是，则将该模拟推演对应的调控方案确认为最优能碳协同分配方案；若否，则在初始方案控制变量的基础上施加步长扰动直至满足阈值要求。
27、进一步地，所述方法还包括：根据最终执行方案以及基于数字孪生图谱，对最终执行方案执行过程中的碳偏差进行溯源与闭环修正。
28、进一步地，所述遍历特征关键词包中的各个特征关键词，在预设的资产综合分析数据库中进行全局检索，并根据全局检索结果进行过滤包括：
29、判定资产综合分析数据库中是否存在与关键词的特征，若是，则在特征关键词包中保留该关键词；若不存在，则从特征关键词包中剔除该关键词，以过滤无效的干扰特征。
30、第二方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在电力设备执行以上所述的基于数字孪生的能碳一体化管理方法。
31、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
32、（1）本发明将环境空间结构（如bim布局）与动态对象（如人员流动、物流车辆运行）的时空轨迹数据进行深度融合，构建出兼具空间拓扑与时间演进特征的能碳空间数字孪生图谱，通过数字孪生来追踪静态管网的能流与碳流，以及精准感知因“人流/车流聚集”引发的局部状态异变，从而有助于消除复杂业务场景下的能碳感知盲区。
33、（2）本发明通过将时序物理流与空间拓扑流进行“特征化降维与阈值比对”，将其抽象转换为语义化的“特征关键词包”，随后在资产综合分析数据库与触发数据库中进行“文本级”的轻量化检索与映射，通过转换将繁重的工程物理计算转化为高效的数据库检索引擎，从而有助于实现在面对突发负荷与异常高碳排时，初始调控策略的毫秒级自适应触发。
34、（3）本发明在孪生图谱基础上，利用投影追踪算法计算各节点的多维度综合碳重要度，并结合能流/碳流的物理依赖关系构建有向图进行拓扑排序，这使得生成的“时空调度优先级序列”具备了严密的数学拓扑支撑，有助于确保在调控时始终优先保障核心负荷与关键工艺的运行，将停机与经济损失降至最低。
35、（4）本发明的最终执行方案并非由静态规则直接下发，而是将初始调控方案与调度优先级序列“投喂”回数字孪生图谱中进行沙盘推演，通过在虚拟图谱中提前演练能量的流转路径与碳排放的传导趋势，系统能够预判调控方案是否会导致新的“局部空间碳聚集”或“优先级冲突”，这种“先虚拟仿真寻优，后物理执行闭环”的控制模式，从根本上阻断了错误调控指令对现实生产造成的潜在风险，确保了最终方案的全局最优。