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公开(公告)号：CN114878748A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210490954.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种CO2排放量的监测方法及监测系统，获取第一数据与第二数据；采用面积加权平均法对第一数据进行处理，获得第三数据；采用时间插值、空间卷积方法，对第二数据进行处理，获得第四数据；将第三数据与第四数据根据所在1km网格和时间匹配，形成训练数据集，采用机器学习方法建模填补目标区域的全面域NO2柱浓度时空分布；将填补后的NO2柱浓度时空分布与风速风向相匹配，采用线密度拟合方法计算获得各个风向下的平均NOx排放量；将NOx排放量，结合CO2‑NOx比例因子，获得CO2的排放量；本发明的有益效果为提高了对CO2排放量计算的准确性及动态更新的频率，为减排降碳工作提供了实时数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114878748B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210490954.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种CO2排放量的监测方法及监测系统，获取第一数据与第二数据；采用面积加权平均法对第一数据进行处理，获得第三数据；采用时间插值、空间卷积方法，对第二数据进行处理，获得第四数据；将第三数据与第四数据根据所在1km网格和时间匹配，形成训练数据集，采用机器学习方法建模填补目标区域的全面域NO2柱浓度时空分布；将填补后的NO2柱浓度时空分布与风速风向相匹配，采用线密度拟合方法计算获得各个风向下的平均NOx排放量；将NOx排放量，结合CO2‑NOx比例因子，获得CO2的排放量；本发明的有益效果为提高了对CO2排放量计算的准确性及动态更新的频率，为减排降碳工作提供了实时数据支撑。
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公开(公告)号：CN114861882A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210490951.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种CO2时空分布重构方法及系统，包括以下步骤：S1：建立环境数据库，所述环境数据库和多输出深度神经网络模型；S2：利用NO2卫星遥感数据和与环境数据对多输出深度神经网络模型进行初始训练；S3：利用CO2卫星遥感数据和与环境数据对经过初始训练后的多输出深度神经网络模型进行二次训练；S4：利用与环境数据和经训练好的多输出深度神经网络模型对CO2时空分布进行预测，得到CO2时空分布重构结果。本发明在重构出准确度更高的NO2卫星数据高时空分辨率数据集的同时，将NO2卫星数据所代表的化石燃料燃烧的信息赋予到模型中，实现对CO2高时空分辨率时空分布的重构。
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公开(公告)号：CN115310550B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210980540.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F17/10
Abstract: 本发明提出一种大气二氧化碳干空气柱浓度计算方法及系统，涉及大气二氧化碳(CO2)监测技术领域。具体步骤如下，收集研究区域内三个遥感监测的XCO2数据集和环境协变量数据，并进行网格化及时空匹配等预处理；利用环境协变量，对这三个XCO2数据集进行融合，得到XCO2融合数据；将XCO2融合数据作为因变量，环境协变量作为自变量，建立基于XGBoost算法的机器学习模型；将环境协变量数据输入到XGBoost模型中，计算得到XCO2的全面域时空分布重构数据集。本发明融合三个遥感监测的XCO2数据集，并利用机器学习模型重构XCO2的全面域时空分布，为“双碳行动”的碳核算提供支撑。
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公开(公告)号：CN114861882B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210490951.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种CO2时空分布重构方法及系统，包括以下步骤：S1：建立环境数据库，所述环境数据库和多输出深度神经网络模型；S2：利用NO2卫星遥感数据和与环境数据对多输出深度神经网络模型进行初始训练；S3：利用CO2卫星遥感数据和与环境数据对经过初始训练后的多输出深度神经网络模型进行二次训练；S4：利用与环境数据和经训练好的多输出深度神经网络模型对CO2时空分布进行预测，得到CO2时空分布重构结果。本发明在重构出准确度更高的NO2卫星数据高时空分辨率数据集的同时，将NO2卫星数据所代表的化石燃料燃烧的信息赋予到模型中，实现对CO2高时空分辨率时空分布的重构。
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公开(公告)号：CN115310550A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210980540.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提出一种大气二氧化碳干空气柱浓度计算方法及系统，涉及大气二氧化碳(CO2)监测技术领域。具体步骤如下，收集研究区域内三个遥感监测的XCO2数据集和环境协变量数据，并进行网格化及时空匹配等预处理；利用环境协变量，对这三个XCO2数据集进行融合，得到XCO2融合数据；将XCO2融合数据作为因变量，环境协变量作为自变量，建立基于XGBoost算法的机器学习模型；将环境协变量数据输入到XGBoost模型中，计算得到XCO2的全面域时空分布重构数据集。本发明融合三个遥感监测的XCO2数据集，并利用机器学习模型重构XCO2的全面域时空分布，为“双碳行动”的碳核算提供支撑。
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