申请/专利权人：成都航空职业技术学院

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117407967B

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06F30/20;G06T17/20;G01N33/00;G01D21/02;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明公开了一种集成房屋的碳排放监测方法，属于碳排放监测技术领域，包括以下步骤：S1、获取集成房屋的工作参数以及环境参数；S2、确定集成房屋的运行状态模型；S3、确定集成房屋当前时刻的碳排放量；S4、在集成房屋当前时刻的碳排放量超过预设碳排放量阈值时，进行报警。本发明公开了一种集成房屋的碳排放监测方法，通过对集成方面的平面图进行网格划分，在网格划分的基础上充分考虑有无运行设备产生热量对集成房屋碳排放产生的影响，还考虑了集成房屋内历史时刻温湿度的变化，刻画运行状态模型；该方法可提前预测碳排放量超标的情况，不用得到测量到碳排放量超标才报警，保证集成房屋碳排放量的准确监测。

主权项：1.一种集成房屋的碳排放监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取集成房屋的工作参数以及环境参数；S2、根据集成房屋的工作参数以及环境参数，确定集成房屋的运行状态模型；S3、获取集成房屋各个历史时刻的碳排放量，并根据集成房屋的运行状态模型，确定集成房屋当前时刻的碳排放量；S4、在集成房屋当前时刻的碳排放量超过预设碳排放量阈值时，进行报警；所述S2包括以下子步骤：S21、获取集成房屋的平面图，并将集成房屋的平面图均匀拆分为若干个网格；S22、提取集成房屋的平面图中提取存在运行设备的网格，生成运行网格集合；S23、根据集成房屋的环境参数，确定运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵；S24、根据集成房屋的工作参数以及运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵，确定集成房屋的运行状态模型；所述S23中，运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵X的表达式为：，，，x21=1，；式中，x11表示运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵中第1行第1列元素，x12表示运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵中第1行第2列元素，x21表示运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵中第2行第1列元素，x22表示运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵中第2行第2列元素，Qij表示第i行第j列网格运行设备的热量，Fij表示第i行第j列网格运行设备的负荷，Cij表示第i行第j列网格运行设备的比热容，I表示集成房屋的平面图中网格行数，J表示集成房屋的平面图中网格列数，N表示运行网格集合的网格个数，Tm表示第m个历史时刻的房屋内温度，Sm表示第m个历史时刻的房屋内湿度，M表示历史时刻个数，Tmax表示历史时刻的最大房屋内温度，Smax表示历史时刻的最大房屋内湿度，Tmin表示历史时刻的最小房屋内温度，Smin表示历史时刻的最小房屋内湿度；所述S24中，集成房屋的运行状态模型G的表达式为：；式中，a表示集成房屋的长度，b表示集成房屋的宽度，c表示集成房屋的高度，β表示集成房屋的屋面坡度，C表示常数，λ表示运行网格集合与环境参数之间的运行累积矩阵的特征值；所述S3包括以下子步骤：S31、获取集成房屋各个历史时刻的碳排放量；S32、根据集成房屋的运行状态模型以及各个历史时刻的碳排放量，生成各个历史时刻的碳排放标签值；S33、根据各个历史时刻的碳排放量以及各个历史时刻的碳排放标签值，计算各个历史时刻的碳排放权重；S34、根据各个历史时刻的碳排放权重，确定集成房屋当前时刻的碳排放量；所述S32中，第m个历史时刻的碳排放标签值σm的计算公式为：；式中，Pm-1表示第m-1个历史时刻的碳排放量，Pm表示第m个历史时刻的碳排放量，Pm+1表示第m+1个历史时刻的碳排放量，G表示集成房屋的运行状态模型，M表示历史时刻个数；所述S33中，第m个历史时刻的碳排放权重μm的计算公式为：；式中，Pm表示第m个历史时刻的碳排放量，σm表示第m个历史时刻的碳排放标签值，M表示历史时刻个数；所述S34中，集成房屋当前时刻的碳排放量Q的计算公式为：；式中，σm表示第m个历史时刻的碳排放标签值，Pm表示第m个历史时刻的碳排放量，μm表示第m个历史时刻的碳排放权重，μm+1表示第m+1个历史时刻的碳排放权重，max·表示最大值运算，min·表示最小值运算，M表示历史时刻个数，e表示指数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都航空职业技术学院 一种集成房屋的碳排放监测方法

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