一种企业年碳排放量核算方法、设备及计算机可读介质pdf
2026-09-15 16:38:46
一种企业年碳排放量核算方法、设备及计算机可读介质，基于企业本年度的理论碳排放量、模拟碳浓度及实测碳排放浓度，构造碳排优化因子，优化得到企业本年度碳排放量，具体步骤包括：通过IPCC算法计算得到高碳排企业本年度的理论碳排放数据；通过气象模拟获取高碳排企业的模拟碳浓度，通过碳卫星遥感监测，地面传感器监测获取企业内部实测碳浓度数据，以地面传感器碳监测数据为基准数据，将地面碳监测数据与碳卫星遥感监测数据融合得到更为准确的碳监测数据；基于上述数据，构造碳排优化因子，拟合模拟碳排放浓度与实测碳浓度，利用得出
1.一种企业年碳排放量核算方法，其特征是对企业本年度的理论碳排放量数据，结合
步骤一，从企业年度碳排报告获取理论碳排放量，或通过IPCC算法计算得到企业本年
度的理论碳排放量，将企业区域划分为I个1km×1km网格，并将本年度的理论碳排放量平均
步骤二，模拟企业碳浓度：基于WRF‑STILT模型模拟企业I个网格内的碳浓度，将网格内
步骤三，实测碳浓度：基于卫星遥感技术获取卫星层面碳浓度监测数据，基于I个网格
布置地面传感器网络，每个网格内布置一个地面传感器，获取企业范围内的地面碳浓度实
测数据，通过求和平均得到每个网格内的年平均碳浓度，最后将卫星遥感监测数据和地面
步骤四，构造碳排优化因子用于拟合I个网格中的模拟碳浓度与实测碳浓度，碳排优化
因子λ和第i个网格内的模拟碳浓度M、实测碳浓度m的关系满足：λm＝M，i＝1,…,I；
n为第i个网格的企业本年度的理论碳排放量，最终对N个网格求和得出优化的企业本
2.根据权利要求1所述的一种企业年碳排放量核算方法，其特征是IPCC计算前进行以
下步骤：将企业内涉及的碳排放事件进行分类，分别为直接碳排放、间接碳排放和其它间接
碳排放，针对每个排放环节，执行边界界定、数据收集、排放因子确认和排放计算。
3.根据权利要求1所述的一种企业年碳排放量核算方法，其特征是步骤二基于WRF‑
STILT模型，结合大气动力学模型和拉格朗日粒子模型，根据区域碳通量输运原理，模拟企
步骤S21，确定模拟区域经纬度、模拟日期及碳排模拟时长，并将模拟区域划分为1km×
步骤S22，将步骤一得到的企业本年度的理论碳排放数据平均分配到划分好的模拟区
步骤S23，基于WRF‑STILT模型，获取企业土地利用类型数据，并通过WRF建模嵌入对应
区域，获取对应区域的气象数据，所述气象数据与划分网格相对应，气象数据的模拟时间、
步骤S24，设置WRF模型参数，其中包括模拟日期、模拟时间和嵌套层数，利用参数驱动
步骤S25，设置STILT模型参数，包括释放粒子个数和边界层高度，通过WRF输出的气象
步骤S26，模拟企业碳浓度M与本年度的理论碳排放量n、碳排放足迹f的关系满足：M＝
4.根据权利要求1所述的一种企业年碳排放量核算方法，其特征是步骤三中，地面传感
器监测数据，卫星遥感监测数据两部分数据进行融合平均，作为实测碳排放浓度。
5.据权利要求1所述的一种企业年碳排放量核算方法，其特征是所述企业总碳排放量
6.一种电子设备，其特征是所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有
至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由所述处理器加载并执
7.一种计算机可读存储介质，其特征是所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指
令或至少一段程序，所述至少一条指令或一段程序被执行时，实现如权利要求1‑5任一项所
[0001]本发明属于信息技术领域，涉及碳排放量的优化计算，为一种企业年碳排放量核
[0002]自工业化以来，全球二氧化碳浓度持续上升，全球变暖趋势越加严峻，高碳排企业
是碳排产生的重要场所,是节能减排的主要对象，对高碳排企业进行碳排放量计算成为必
[0003]目前的碳排放量计算方法大多基于IPCC算法进行核算，其中排放因子法得到了广
泛使用，由于排放因子存在泛化性差的特点，在不同地区、不同条件下固定排放因子的应用
可能会导致估算的不准确性，容易导致计算结果出现较大误差，有研究表明，碳排浓度变化
和碳排放量变化存在密切关系，通过拟合模拟碳排浓度和实测碳排浓度，将实测碳排浓度
作为约束条件引入，可优化企业由排放因子法得出得先验碳排放量。因此，为提高碳排放量
[0004]本发明的技术问题是：现有碳排放量计算方法大多基于间接能耗计算，而碳排放
量还会受到排放因子的影响，需要研究如何在具有不确定性的排放因子影响下计算高碳排
[0005]本发明的技术方案为：一种企业年碳排放量核算方法，对企业本年度的理论碳排
放量数据，结合本年度实测碳浓度，优化得到企业本年度的碳排放量，包括如下步骤：
[0006]步骤一，从企业年度碳排报告获取理论碳排放量，或通过IPCC算法计算得到企业
本年度的理论碳排放量，将企业区域划分为I个1km×1km网格，并将本年度的理论碳排放量
[0007]步骤二，模拟企业碳浓度：基于WRF‑STILT模型模拟企业I个网格内的碳浓度，将网
[0008]步骤三，实测碳浓度：基于卫星遥感技术获取卫星层面碳浓度监测数据，基于I个
网格布置地面传感器网络，每个网格内布置一个地面传感器，获取企业范围内的地面碳浓
度实测数据，通过求和平均得到每个网格内的年平均碳浓度，最后将卫星遥感监测数据和
[0009]步骤四，构造碳排优化因子用于拟合I个网格中的模拟碳浓度与实测碳浓度，碳排
优化因子λ和第i个网格内的模拟碳浓度M、实测碳浓度m的关系满足：λm＝M，i＝1,…,
[0012]n为第i个网格的企业本年度的理论碳排放量，最终对N个网格求和得出优化的企
[0013]本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中
存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由所述处理器加
[0014]本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少
一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或一段程序被执行时，实现上述的企业年碳
[0015]本发明提出一种基于碳卫星遥感技术及地面碳监测传感器网络，利用排放因子拟
[0016]目前的碳排放量计算方法大多基于排放因子法进行核算，由于排放因子的宽泛
性，容易导致计算结果出现较大误差。碳浓度变化和碳排放量变化存在密切关系，本发明通
过拟合模拟碳排浓度和实测碳排浓度，将实测碳排浓度作为约束条件引入，可优化企业由
[0017]本发明利用碳卫星遥感技术、地面碳监测传感器网络收集得到高碳排企业内部的
碳浓度实测信息，将碳卫星遥感监测，地面传感器监测数据融合得到更为准确的实测数据，
并通过WRF‑STILT模型模拟得到区域内的理想碳浓度，基于实测碳浓度和理想碳浓度，通过
拟合模拟碳浓度和实测碳浓度，将实测碳浓度作为约束条件引入，优化企业由排放因子法
得出的先验碳排放量，通过拟合实测碳浓度和理想碳浓度得出碳排优化因子，可优化企业
由排放因子法得出得先验碳排放量，最终基于排放优化因子得出高碳排企业更为准确的碳
[0019]图2为实施例中，参考方法所需单位燃料含碳量与碳氧化率参数图。
[0020]以下结合附图来说明本发明涉及的一种针对高碳排企业的年碳排放量优化算法
[0022]步骤一，从企业年度碳排报告获取理论碳排放量，或通过IPCC算法计算得到企业
本年度的理论碳排放量，将企业区域划分为I个1km×1km网格，并将本年度的理论碳排放量
[0023]本实施例中，以煤炭火力发电厂碳排放计算为例。其中，对于存在每年度碳排报告
的企业，可直接利用其碳排放报告数据进行下一步骤的计算，不存在年度碳排报告的企业，
[0024]其中，IPCC计算前将企业内涉及的碳排放事件进行分类，分别为直接碳排放、间接
碳排放和其它间接碳排放，针对每个排放环节，执行边界界定、数据收集、排放因子确认和
[0026]步骤S11，界定排放边界：确定火力发电厂范围内可能存在的碳排放源，煤炭是一
[0027]步骤S12，数据采集：收集排放边界内碳排放事件的相关数据，主要包括能源使用，
[0028]步骤S13，排放因子选择：选择IPCC算法中合适的针对火力发电行业的排放因子，
煤炭火力发电厂排放因子通常在每发电兆瓦时可产生约800至1000克二氧化碳。排放因子
用于将采集得到的各项活动量转化为碳排放量，参考当地的环境保护部门、能源机构或专
[0029]步骤S14，计算得出碳排放：将采集得到的数据与排放因子相结合，计算每个活动
下的碳排放量，并将碳排放量分配到由企业范围划分的i个1km×1km网格中；
[0030]步骤二，基于WRF‑STILT模型模拟煤炭火力发电厂碳浓度，基于大气动力学模型和
拉格朗日粒子模型，根据区域碳通量输运原理，模拟得到企业碳浓度，由于煤炭火力发电厂
的高碳排特性，其碳排不易受到其它碳排因素的干扰，模拟环节中由生态环境造成的通量
[0031]步骤S21，确定模拟区域经纬度以及模拟日期，碳排模拟时长，并将模拟区域划分
[0032]步骤S22，基于步骤一得到的煤炭火力发电厂企业上年度的碳排放数据，将排放数
[0033]步骤S23，下载对应煤炭火力发电厂区域的土地利用类型数据，并通过WRF建模嵌
入对应区域，下载对应区域的气象数据，要求下载的气象数据是与划分网格相对应的1km×
1km网络，气象数据的模拟时间，延续时长与碳排放模拟时间，持续时间相对应；
[0034]步骤S24，设置WRF模型参数，其中包括模拟日期，模拟时间，嵌套层数等，利用参数
[0035]步骤S25，设置STILT模型参数，包括释放粒子个数和边界层高度，通过WRF输出的
[0036]步骤S26，模拟企业碳浓度M与本年度的理论碳排放量n、碳排放足迹f的关系满足：
[0037]步骤三，实测碳排放浓度，基于卫星遥感技术，获取卫星层面碳浓度监测数据。基
于地面传感器网络，获取地面碳浓度监测数据；卫星遥感和地面传感器监测均为现有技术，
本发明采集得到卫星碳监测数据、地面传感器碳监测数据，以地面传感器碳监测数据为基
准数据，优化卫星碳监测数据，将两部分数据融合平均得到更为准确的火力发电厂区域网
[0039]利用高分五号卫星实现火力发电厂范围的卫星碳监测。包括确定火力发电厂经纬
度范围、获取范围内卫星数据、数据预处理、反演得到碳排放浓度。其中，所述范围内卫星数
[0040]进一步的，所述数据预处理包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正、结果查
[0041]步骤S311，数据打开，基于ENVI卫星数据处理软件，配置中国国产卫星支持工具，
Parameters，将上一步得到的定标结果输入，并设置大气校正结果输出文件
及路径，基于卫星数据类型配置包括影像和传感器相关参数、大气模型、气溶胶反演相关参
[0044]步骤S314，正射校正：基于ENVI软件，高分五号卫星的AHSI
件，该文件在经过辐射定标、大气校正等处理后，ENVI将保留元数据信息，并将RPC数据嵌入
到处理结果的头文件中，下载已有基准影像，基于基准影像正射校正工具进行参数设置，最
[0045]步骤S315，结果查看，完成上述步骤后，完成卫星数据预处理，并支持结果查看.
[0046]进一步的，建立反演模型，将完成数据预处理后的卫星数据的光谱特征与碳排放
浓度之间的关系进行建模，完成反演模型建模后，将处理后的高分五号卫星数据输入模型，
[0047]具体的，通过神经网络构建反演模型，输入的数据为高分五号卫星实测光谱数据，
输出的数据为定义在1km×1km网格内的碳浓度数据。其中包括，数据集构建、特征提取、数
[0048]所述数据集包括经辐射定标、大气校正、正射校正后的高分五号卫星光谱数据，对
[0049]所述特征提取包括从高分五号卫星数据中提取光谱特征，对应的光谱特征为二氧
[0050]所述模型训练的主要目标在于调整合适的模型参数，利用最优化算法，实现最小
[0051]所述验证和评估的主要目的在于验证模型预测的有效性，使用独立的高分五号卫
星实测光谱数据和实测的1km×1km网格内的碳浓度数据进行验证，并计算计算均方误差、
[0052]步骤S32，基于地面传感器网络，获取地面碳浓度监测数据，执行以下步骤：
[0053]步骤S321：确定火力发电厂经纬度范围，并将测量区域划分为1km×1km的网格状
[0054]步骤S322：根据上述1km×1km的网格划分，将二氧化碳传感器安装到网格中心。
[0055]步骤S323：启动传感器，开始监测二氧化碳浓度，并记录监测数据。
[0056]进一步的，采集得到卫星碳监测数据、地面传感器碳监测数据，以地面传感器碳监
测数据为基准数据，优化卫星碳监测数据，将两部分数据融合平均得到更为准确的火力发
[0057]上述步骤中，模拟得到网格内的碳排放浓度是一系列时间序列的值，模拟的时候
要求模拟日期、模拟时长与实测浓度序列一一对应，先模拟得到全年的碳排时间序列，再求
模拟的年平均浓度；与此同时，无论是卫星监测还是地面监测，最终的得到的碳浓度数据是
过去一年网格内的的碳浓度平均值。本发明将网格内全年范围的模拟值和实测值做求和平
[0058]步骤四，构造碳排优化因子用于拟合模拟碳浓度与实测碳浓度。针对不同的1km×
[0059]所述碳排优化因子λ和第i个网格内企业模拟碳浓度M、实测碳排放浓度m的关系
[0061]基于上述步骤得到的碳排优化因子λ，以及第i个网格的企业本年度的理论碳排
[0064]为验证本发明的可靠性，通过将火力发电厂直接监测得到的碳排放总量与间接测
算得到的碳排放总量、优化过后得到的碳排放总量进行对比。为此，通过IPCC排放因子法计
算火力发电厂的碳排放总量，通过直接监测法获取高碳排企业直接监测值，通过本发明所
[0065]本发明计算所用数据中，单位热值燃料含碳量和燃料燃烧过程中的碳氧化率这两
个碳排放因子可以根据国家现行的《指南》来确定。根据《指南》，在计算化石燃料燃烧活动
[0066]本实施例中，具体说明了一种针对高碳排企业的年碳排放量优化算法的具体使用
方法，针对火力发电厂，本发明利用碳卫星遥感技术、地面碳监测传感器网络，通过将企业
范围划分为i个1km×1km网格，收集得到高碳排企业内部的碳浓度实测信息，并通过WRF‑
STILT模型模拟得到火力发电厂区域内i个1km×1km网格的理想碳浓度，基于实测碳浓度和
理想碳浓度，通过拟合实测碳浓度和理想碳浓度得出碳排优化因子，最终基于排放优化因
[0067]上述实施例仅用于举例说明本发明的具体实施方式，而本发明不限于上述实施例
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