摘要
本申请涉及碳排放计量技术领域,特别涉及一种基于工业园区专变采集的碳排放计量方法、装置及设备,其中,包括:获取工业园区内多种计量设备的历史能耗数据、当前能耗数据和时间变化参数,历史能耗数据包括多个不同时段的计量设备能耗监测数据,电能表有功和无功电能的监测数据;将历史能耗数据和时间变化参数根据机器学习算法进行计算,得到各计量设备的碳排放因子;专变采集终端根据各计量设备的碳排放因子和当前能耗数据计算园区内所有设备的碳排放量,并汇总得到园区总碳排放量;将总碳排放量按预设时间进行上传并存储,用于生成碳排放统计报告。由此,解决了现有技术中难以动态调整碳排放因子、缺乏多能源协同计量及实时监测能力不足等问题。
技术关键词
时间变化参数
工业园区
计量设备
专变采集终端
计量方法
排放量
梯度提升决策树
机器学习算法
能耗监测数据
因子
生成碳
在线学习机制
电能表
决策树模型
深度神经网络
报告
计量装置
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数据
图谱
水表计量设备
生成城市
交通监控摄像头
辨识机构
工业园区
数量检测系统
并行数据通信
电表
动态镜像
谐波电能计量方法
瞬时频率提取
信号
分解算法
污染溯源方法
工业园区
金属氧化物半导体传感器
光离子化传感器
无人机航测
自动计量系统
光场技术
智能检测装置
地磅称重系统
车辆