申请/专利权人：南京电力设计研究院有限公司

申请日：2023-07-18

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117171949B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06Q10/0637;G06Q50/26;G06Q10/0639

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明公开了一种数字化园区碳排放态势推演方法，通过对数字化园区碳排放情况调研，获取作为推演信息输入的园区数据，设置园区碳排放态势推演条件，并根据推演信息输入和园区碳排放态势推演条件进行园区碳排放态势推演计算。本发明所提方法能够推演出数字化园区未来的碳排放情况，有利于给出园区能源建设方案建议，可为优化园区能源结构、提升园区用能效率、构建低碳运行模式提供数据和策略支撑，对区域双碳目标达成有重要的意义和实用价值。

主权项：1.数字化园区碳排放态势推演方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，获取包括园区能源消耗、园区固碳情况和园区经济数据的园区数据，作为推演信息输入；步骤2，设置包括园区发展趋势、推演周期和修正系数的园区碳排放态势推演条件；步骤3，利用推演信息输入和园区碳排放态势推演条件进行园区碳排放态势推演计算，推演出周期中每一年度的园区碳排放总量C和园区清洁能源建设增加量Eo，包括：步骤3.1，计算园区能源消耗趋势；步骤3.2，计算园区经济数据趋势；步骤3.3，计算修正后的趋势指标；步骤3.4，计算园区碳排放推演模型；步骤3.5，设置园区碳排放与清洁能源增加量关系表达式；步骤3.6，根据推演条件求解推演结果；所述步骤2中，园区发展趋势F包括园区低碳高速发展F1、园区低碳平稳发展F2和园区碳中和发展F3；推演周期的表达式为：tv＝{tv,1,tv,2,…,tv,m}；其中，tv为推演周期集合，单位为年；m为推演周期数量；修正系数的表达式为： 其中，ω为修正系数集合；ωer为园区非清洁能源消耗修正系数；ωea为园区清洁能源消耗修正系数；ωh为园区固碳情况修正系数；ωm为园区经济数据修正系数；所述步骤3.1中园区能源消耗趋势的表达式为： 其中，λer为园区非清洁能源消耗趋势；λea为园区清洁能源消耗趋势；i为年度编号；n为历史年度数量；Ertz,i为编号为i的年度的园区非清洁能源消耗总量集合；Eatz,i为编号为i的年度的园区清洁能源消耗总量集合；所述步骤3.2中园区经济数据趋势λm的表达式为： 其中，Mtz,i为编号为i的年度的园区经济数据，单位为万元；n为历史年度数量；步骤3.3中根据不同的园区发展趋势，选择不同的修正系数，计算修正后的趋势指标，表达式为：λ′er＝ωerλer-1+1；λ′ea＝ωeaλea-1+1；λ'm＝ωmλm-1+1；其中，λ′er为修正后的园区非清洁能源消耗趋势；λ′ea为修正后的园区清洁能源消耗趋势；λ'm为修正后的园区经济数据趋势；ωer为园区非清洁能源消耗修正系数；ωea为园区清洁能源消耗修正系数；ωm为园区经济数据修正系数；所述步骤3.4中第tv,j年的园区碳排放推演模型的表达式为：Certv,j＝η·λ′er·Ertv,j-1；Ceatv,j＝η·[λ′ea·Eatv,j-1+Eotv,j-1]；Mtv,j＝λ′m·Mtv,j-1；其中，Certv,j为第tv,j年的园区非清洁能源消耗碳排放，单位为吨CO2；η为碳排放因子，单位为tCO2kJ；Ceatv,j为第tv,j年的园区清洁能源消耗碳排放，单位为吨CO2；Eotv,j-1为第tv,j-1年的园区清洁能源建设增加量，单位为kJ；Ertv,j-1为第tv,j-1年的园区非清洁能源消耗总量；Eatv,j-1为第tv,j-1年的园区清洁能源消耗总量；Mtv,j为第tv,j年的园区经济数据，单位为万元；所述步骤3.5设置园区碳排放与清洁能源增加量关系表达式，计算第tv,j年的园区碳排放数据并求解园区碳排放总量C和园区清洁能源建设增加量Eo，使其满足以下表达式：Ctv,j＝Certv,j-Ceatv,j-ωh·Ch； 其中，Ctv,j为第tv,j年的园区碳排放总量，单位为吨CO2；Cqtv,j为第tv,j年的园区碳排放强度，单位为吨CO2万元；ωh为园区固碳情况修正系数；Ch为园区固碳情况，单位为吨CO2；所述步骤3.6根据推演条件求解推演结果，计算第tv,j年的园区碳排放数据并求解园区碳排放总量C和园区清洁能源建设增加量Eo，使其满足以下表达式： 当F＝F1；Ctv,j≤Cα2,当F＝F2；Ctv,j≤0,当F＝F3；其中，Cα1和Cα2为设定的园区最高碳排放量，单位为吨CO2；Cqα为设定的园区最低碳排强度，单位为吨CO2万元。

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