一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法与流程

技术特征：
1.一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：通过智能电表采集负荷数据；步骤s2：根据负荷数据进行设备识别，获得设备状态s；步骤s3：根据设备状态s和已知的设备直接碳排放强度α，计算直接碳排放c
direct
；步骤s4：根据负荷数据计算电力消耗e；步骤s5：根据边际碳排放因子β和电力消耗e，计算间接碳排放c
indirect
；步骤s6：根据直接碳排放c
direct
和间接碳排放c
indirect
，计算企业实时总碳排放c
total
。2.根据权利要求1所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，步骤s3中，所述直接碳排放c
direct
的计算公式为：其中，是设备i在时间区间j内的直接碳排放强度，s
i,j
是设备i在时间区间j内的状态。3.根据权利要求1所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，步骤s5中，所述间接碳排放c
indirect
的计算公式为：其中，β
j
是时间区间j内连接到工厂总线的边际碳排放因子，e
j
是时间区间j内工厂的电力消耗。4.根据权利要求1所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，步骤s6中，所述企业实时总碳排放c
total
的计算公式为：c
total
＝c
direct
c
indirect
。5.根据权利要求3所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，步骤s5中，通过求解最优潮流获得连接总线的边际碳排放因子β，所述边际碳排放因子β的计算公式为：β＝c
′
g-c
g
其中，c
′
g
表示发动机碳排放，c
g
表示发电机碳排放。6.根据权利要求1所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，步骤s2中，所述设备识别基于多头自注意力机制和门控循环单元，具体过程包括数据嵌入、关系学习和状态识别。7.根据权利要求6所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，所述数据嵌入的具体过程，包括以下步骤：步骤a1：利用公式将输入序列x转化为具有整数值的x，其中min(x)是x中的最小值，代表了获取整数值部分的操作；步骤a2：将x分成子序列集合每一个子序列的长度是l；
步骤a3：将每一个在子序列中的值嵌入到g维超空间中，获得子序列的向量表示矩阵u。8.根据权利要求7所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，所述关系学习的具体过程，包括以下步骤：步骤b1：矩阵u作为关系学习环节的输入，利用n个门控循环单元层提取其中的文本信息，并将这些信息输出为隐藏状态h；步骤b2：使用由m个点积注意块组成的多头自注意力机制模块学习向量的内在关系，输出mha
o
；步骤b3：将m个点积注意块的输出串接起来获得head，使用一个全连接层将head连接到mha
o
；步骤b4：使用一个归一层对head与mha
o
的和进行归一化处理，得到out1；步骤b5：使用具有两个线性转换的全连接前馈层以out2＝f(out1)＝max(0,out1w1 bs1)w2 bs2的方式应用至out1，其中w1和w2表示权重，bs1和bs2表示偏离；步骤b6：使用另一个归一层对out1与out2的和进行归一化处理，得到关系学习的结果out3。9.根据权利要求8所述的一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，其特征在于，所述状态识别的具体过程为：out3被用作另一个全连接层的输入，并使用softmax函数作为激活函数，以此获得相应设备不同状态的概率，取概率大于阈值的设备状态作为设备的运行状态，从而形成设备状态集合s。

技术总结
本发明公开了一种基于设备识别的企业实时碳排放计量方法，首先通过智能电表采集负荷数据，负荷数据作为电力消耗计算和设备识别的输入，分别获得电力消耗和设备状态；然后根据设备状态和已知的设备直接碳排放强度，计算直接碳排放；再根据边际碳排放因子和电力消耗，计算间接碳排放；最后企业实时总碳排放为直接碳排放和间接碳排放的和。本发明实现对企业碳排放的实时、准确估计，提高碳排放信息的可信度，同时增强企业的社会责任感；有利于更好地制定和调整减少碳排放的相关政策和措施；有利于更准切地监控和协助低碳经济的运行和转型，提高低碳经济的活力；适用于不同行业，具有普适性。适性。适性。


技术研发人员：虞昉 王荣根 赵萍 叶吉超 陈俊仕 谢天佑 王慕宾 张智涛 姚影 孙歆 颜拥
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
技术研发日：2022.06.13
技术公布日：2022/11/29