CN113609713A - 用户侧电碳信息量化计算方法、***及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用户侧电碳信息量化计算方法、***及计算机存储介质，根据不同业务在不同时间段对通信的不同需求，动态匹配对应的通信方式；构建用户侧综合清洁电占比计算模型；构建用户侧综合碳排放系数的计算模型；构建用户侧碳排放计算模型；根据下发的碳排放目标，计算自身运行有功调整量和自身运行无功调整量，从而对用户侧碳排放量进行有效的控制。本发明对用户侧的潮流信息，进行有功、无功的碳排放量化的计算，通过模型计算，可清晰的明确各个区域、用户的碳排放量以及系数；可以掌握用户侧不用用户碳排放量，掌握用户侧碳排放态势，对碳约束下电网低碳调控，降低电网碳排放。

Description

用户侧电碳信息量化计算方法、***及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及电力及电力***计算控制技术领域，具体为用户侧电碳信息量化计算方法、***及计算机存储介质。
背景技术
随着全球各国对于气候问题、环境污染问题的不断关注，降低碳排放总量，控制与治理环境污染成为各国关注的重点。碳达峰、碳中和的理念逐步深入至生活生产中，“碳达峰”是指在某一个时点，二氧化碳的排放达到峰值，不再增长，之后逐步回落。“碳中和”是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，以抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳“零排放”。“碳达峰、碳中和”行动方案，旨在推动电网碳减排，在电网碳减排活动中，不仅需要量化计算电源侧电网碳排放量，掌握电网电源侧碳排放态势；还需要量化计算负荷侧碳排放量，掌握负荷侧碳排放态势。
目前，在电网碳排放计算过程中，由于受无功的影响，消耗相同有功量的两个用户，其碳排放不一定相同，二者的消耗的无功碳不一定相同，因此二者碳排放量不一定相同。由于缺乏电网用户或园区用户的碳排放量化计算及控制技术，目前难以对用户碳排放进行量化计算，用户侧碳排放量尚不明确，对各用户侧的碳排放量难以进行有效控制，不利于碳达峰、碳中和的实施与实现。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用户侧电碳信息量化计算方法、***及计算机存储介质，可对用户碳排放进行量化计算，从而对碳排放量进行控制。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
用户侧电碳信息量化计算方法，包括如下步骤：
S1. 实时监测业务的通信需求，根据业务的通信带宽大小、通信时延匹配对应的通信方式；
S2.采集电网侧输入的潮流信息、电网侧清洁电占比、电网侧碳排放系数、园区内部注入潮流信息、园区内部清洁电占比、园区内部清洁电碳排放系数和园区用户用电负荷信息；
S3. 用户侧综合清洁电占比包括电网注入园区中的无功清洁电占比
Figure 925568DEST_PATH_IMAGE001
和有功 清洁电占比
Figure 146465DEST_PATH_IMAGE002
，构建用户侧综合清洁电占比计算模型，分别在线计算综合有功清洁电占 比
Figure 218195DEST_PATH_IMAGE003
和综合无功清洁电占比
Figure 422911DEST_PATH_IMAGE004
；
S4. 用户侧综合碳排放系数包括电网注入园区中的有功碳排放系数
Figure 44648DEST_PATH_IMAGE005
和无功碳 排放系数
Figure 182368DEST_PATH_IMAGE006
，构建用户侧综合碳排放系数的计算模型，分别在线计算综合有功碳排放系 数
Figure 378994DEST_PATH_IMAGE007
和综合无功碳排放系数
Figure 54695DEST_PATH_IMAGE008
；
S5. 构建用户侧碳排放计算模型，在线计算用户侧有功碳排放量
Figure 526128DEST_PATH_IMAGE009
和用户侧无 功碳排放量
Figure 734999DEST_PATH_IMAGE010
；
S6.根据电网下发的碳排放目标，计算自身运行有功调整量
Figure 836947DEST_PATH_IMAGE011
和自身运行无功调 整量
Figure 547414DEST_PATH_IMAGE012
，用于对碳排放量进行控制。
步骤S1中，所述业务的类型包括：用户光伏检测、分布式储能监测、智能家居业务、用电信息采集、能源站综合监测、视频监控、智慧楼宇、电动汽车充电桩或智能语音；
所述通信方式包括4G通信、5G通信、WiFi通信、蓝牙通信、ZigBee通信、PLC通信、NB-IOT通信或LoRa通信。
步骤S2中，所述电网侧输入的潮流信息包括有功功率
Figure 275067DEST_PATH_IMAGE013
、无功功率
Figure 590642DEST_PATH_IMAGE014
；
所述电网侧清洁电占比信息包括有功清洁电占比
Figure 410962DEST_PATH_IMAGE015
、无功清洁电占比
Figure 811987DEST_PATH_IMAGE016
；
所述电网侧碳排放系数包括有功碳排放系数
Figure 77752DEST_PATH_IMAGE005
、无功碳排放系数
Figure 310151DEST_PATH_IMAGE006
；
所述园区内部注入潮流信息包括有功功率
Figure 753901DEST_PATH_IMAGE017
、无功功率
Figure 390026DEST_PATH_IMAGE018
；
所述园区内部清洁电占比信息包括有功清洁电占比信息
Figure 6952DEST_PATH_IMAGE019
、无功清洁电占比信 息
Figure 280807DEST_PATH_IMAGE020
；
所述园区内部清洁电碳排放系数包括有功碳排放系数
Figure 161039DEST_PATH_IMAGE021
、无功碳排放系数
Figure 333394DEST_PATH_IMAGE022
；
园区用户用电负荷信息包括有功功率
Figure 176847DEST_PATH_IMAGE023
、无功功率
Figure 587100DEST_PATH_IMAGE024
。
步骤S3中，所述无功清洁电占比
Figure 418659DEST_PATH_IMAGE025
包括园区内的无功补偿装置；
所述有功清洁电占比
Figure 15993DEST_PATH_IMAGE026
包括分布式光伏、分布式风电和储能电源；
进行模型构建得出综合有功清洁电占比
Figure 974722DEST_PATH_IMAGE027
和综合无功清洁电占比
Figure 987284DEST_PATH_IMAGE028
，构建的 模型如公式（1）和（2）所示：
Figure 943739DEST_PATH_IMAGE029
（1）
Figure 543216DEST_PATH_IMAGE030
（2）。
步骤S4中，所述无功碳排放系数
Figure 40056DEST_PATH_IMAGE006
包括园区内的无功补偿装置；
所述有功碳排放系数
Figure 644475DEST_PATH_IMAGE005
包括分布式光伏、分布式风电和储能电源；
进行模型构建得出用户的综合有功碳排放系数
Figure 834148DEST_PATH_IMAGE007
和综合无功碳排放系数
Figure 671654DEST_PATH_IMAGE008
，构 建的模型如公式（3）和（4）所示：
Figure 159136DEST_PATH_IMAGE031
（3）
Figure 929646DEST_PATH_IMAGE032
（4）。
步骤S5中，根据用户中综合有功清洁电占比
Figure 241285DEST_PATH_IMAGE033
、用户中综合无功清洁电占比
Figure 300508DEST_PATH_IMAGE034
，以及用户中综合有功碳排放系数
Figure 139151DEST_PATH_IMAGE035
、用户中综合无功碳排放系数
Figure 216698DEST_PATH_IMAGE036
，进行所述用户 侧碳排放计算模型构建得出用户侧有功碳排放量
Figure 951435DEST_PATH_IMAGE009
和用户侧无功碳排放量
Figure 248687DEST_PATH_IMAGE037
，构建的模 型如公式（5）和（6）所示：
Figure 156600DEST_PATH_IMAGE038
（5）
Figure 354232DEST_PATH_IMAGE039
（6）
根据公式（5）和公式（6）计算得出用户总碳排放量
Figure 994292DEST_PATH_IMAGE040
，
构建的模型如公式（7）所示：
Figure 824845DEST_PATH_IMAGE041
（7）。
步骤S6具体的方法如下：
根据电网下发的有功碳排无功碳排放目标
Figure 956355DEST_PATH_IMAGE042
和无功碳排无功碳排放目标
Figure 759226DEST_PATH_IMAGE043
；根据公式（8）及公式（9）计算自身运行有功调整量
Figure 881772DEST_PATH_IMAGE044
和运行无功调整量
Figure 402883DEST_PATH_IMAGE045
，用于对碳 排放量进行控制；
Figure 75435DEST_PATH_IMAGE046
（8）
Figure 795129DEST_PATH_IMAGE047
（9）。
一种用户侧电碳信息量化计算***，其特征在于，用户侧电碳信息量化计算***包括：网络接口，存储器和处理器；其中，
所述网络接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行权利要求 1 至 7任一项
所述用户侧电碳信息量化计算方法的步骤。
一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有用户侧电碳信息量化计算的程序，所述用户侧电碳信息量化计算的程序被至少一个处理器执行时实现上述用户侧电碳信息量化计算方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1）本发明对用户侧的潮流信息，进行有功、无功的碳排放量化的计算，通过模型计算，可清晰的明确各个区域、用户的碳排放量以及系数，可以掌握用户侧不用用户碳排放量，掌握用户侧碳排放态势；
2）同时通过云边协同***的用户碳排放控制技术，在云端制定各用户碳排放目标，基于多通信技术下发到各用户，各用户基于碳排放模型，计算有用、无功调整量，实现对各用户碳排放量的有效控制，满足了碳排放控制需求。对碳约束下电网低碳调控，降低电网碳排放，助力电网早日实现碳达峰、碳中和目标，具有重要意义；
3）本发明能够稳定的、快速的计算出有、无功的碳排放量数据，对应的进行控制，使得有、无功碳排放的计算流程简单，计算数据量全面，且计算过程的中间结果含义清晰，计算方法实用性强，可适用于有、无功碳排放计算的使用与推广。
附图说明
图1为本发明的用户侧电碳信息量化计算方法的工作流程框图；
图2为用户侧业务与多种通信方式适配分析的构架图；
图3为本发明所述碳排放控制步骤的工作流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，用户侧电碳信息量化计算方法，包括如下步骤：
S1. 实时监测业务的通信需求，根据业务的通信带宽大小、通信时延匹配对应的通信方式；
请参阅图2，进一步的，在该步骤S1中，实时监测业务的通信需求，根据业务的通信带宽大小、通信时延匹配对应的通信方式；具体的业务的类型包括：用户光伏检测、分布式储能监测、智能家居业务、用电信息采集、能源站综合监测、视频监控、智慧楼宇、电动汽车充电桩或智能语音；通信方式包括4G通信、5G通信、WiFi通信、蓝牙通信、ZigBee通信、PLC通信、NB-IOT通信或LoRa通信。
基于上述，用户侧的不同业务能够在不同时间段，实时监测业务的通信需求，根据通信的不同需求，根据业务的通信带宽大小、通信时延匹配，能够动态匹配对应对通信技术，通信技术包括范围广泛，能够适用于市面上绝大数的业务需求，且采用了匹配不同业务特征的用户侧多通信方式传输技术，提高不同业务通信传输效率。需要注意的是：业务动态匹配方式的可适配、优先适配方式可结合图2内可适配、优先适配方式的表示，可适配、优先适配的连接方式满足了不同的业务以及通信需求。
S2.采集电网侧输入的潮流信息、电网侧清洁电占比、电网侧碳排放系数、园区内部注入潮流信息、园区内部清洁电占比、园区内部清洁电碳排放系数和园区用户用电负荷信息；
具体的，电网侧输入的潮流信息主要包括有功功率
Figure 42571DEST_PATH_IMAGE013
、无功功率
Figure 34667DEST_PATH_IMAGE014
，电网侧清洁 电占比主要包括有功清洁电占比
Figure 822494DEST_PATH_IMAGE015
、无功清洁电占比
Figure 82181DEST_PATH_IMAGE016
，电网侧碳排放系数主要包括 有功碳排放系数
Figure 500524DEST_PATH_IMAGE005
、无功碳排放系数
Figure 527386DEST_PATH_IMAGE006
；相应的，园区内部注入潮流信息主要包括有功 功率
Figure 305855DEST_PATH_IMAGE017
、无功功率
Figure 937824DEST_PATH_IMAGE018
；园区内部清洁电占比主要包括有功清洁电占比
Figure 74539DEST_PATH_IMAGE019
、无功清洁电 占比
Figure 57538DEST_PATH_IMAGE020
；园区内部清洁电碳排放系数主要包括有功碳排放系数
Figure 374119DEST_PATH_IMAGE021
、无功碳排放系数
Figure 860595DEST_PATH_IMAGE022
；基于步骤S2中，还包括园区用户i用电负荷信息，用户i用电负荷信息主要包括有功功率
Figure 683058DEST_PATH_IMAGE023
、无功功率
Figure 635577DEST_PATH_IMAGE024
。
基于上述，步骤S2可采集电网侧输入的潮流信息、电网侧清洁电占比、电网侧碳排放系数；园区内部注入潮流信息、园区内部清洁电占比、园区内部清洁电碳排放系数；园区用户用电负荷信息；以及园区用户用电负荷信息；采集相联碳排放的数据丰富。基于采集的信息进行以下模型的构建，及S3构建用户侧综合清洁电占比计算模型、S4用户侧综合碳排放系数计算模型、S5构建用户侧用户碳排放计算模型，实现对用户侧用户有功、无功碳排放的量化计算，具体如下：
S3.构建用户侧综合清洁电占比计算模型，分别在线计算综合有功清洁电占比、综 合无功清洁电占比。步骤S3中，构建的所述用户侧综合清洁电占比计算模型，包括对电网注 入园区中无功清洁电占比
Figure 241002DEST_PATH_IMAGE025
和有功清洁电占比
Figure 893569DEST_PATH_IMAGE026
；所述无功清洁电占比
Figure 824616DEST_PATH_IMAGE025
包括园 区内的无功补偿装置；所述有功清洁电占比
Figure 1781DEST_PATH_IMAGE026
包括分布式光伏、分布式风电和储能电源， 进行模型构建得出用户中综合有功清洁电占比
Figure 738793DEST_PATH_IMAGE027
和用户中综合无功清洁电占比
Figure 934282DEST_PATH_IMAGE028
，构 建的模型如公式（1）和（2）所示：
Figure 285498DEST_PATH_IMAGE029
（1）和
Figure 261544DEST_PATH_IMAGE030
（2）。基 于上述，可计算出综合有、无功清洁电占比。
S4.构建用户侧综合碳排放系数计算模型，分别在线计算综合有功碳排放系数、综 合无功碳排放系数。步骤S4中，构建的所述用户侧综合碳排放系数，包括对电网注入园区中 单位有功碳排放系数
Figure 245591DEST_PATH_IMAGE005
和无功碳排放系数
Figure 561166DEST_PATH_IMAGE006
；所述无功碳排放系数
Figure 896332DEST_PATH_IMAGE006
包括园区内的 无功补偿装置；所述有功碳排放系数
Figure 281046DEST_PATH_IMAGE005
包括分布式光伏、分布式风电和储能电源，进行模 型构建得出用户的综合有功碳排放系数
Figure 563123DEST_PATH_IMAGE007
和综合无功碳排放系数
Figure 546254DEST_PATH_IMAGE008
，构建的模型如公式 （3）和（4）所示：
Figure 724425DEST_PATH_IMAGE031
（3）和
Figure 127594DEST_PATH_IMAGE032
（4）。基于上述，可计算出综合有、无功碳排放系数。
S5.构建用户侧用户碳排放计算模型，在线计算用户侧有功碳排放量和无功碳排 放量。步骤S5中，构建的所述用户侧碳排放计算模型，根据用户中综合有功清洁电占比
Figure 744520DEST_PATH_IMAGE033
、用户中综合无功清洁电占比
Figure 769108DEST_PATH_IMAGE034
，以及用户中综合有功碳排放系数
Figure 131562DEST_PATH_IMAGE035
、用户中综合无功 碳排放系数
Figure 303918DEST_PATH_IMAGE036
，进行模型构建得出用户侧有功碳排放量
Figure 177065DEST_PATH_IMAGE009
和用户侧无功碳排放量
Figure 56159DEST_PATH_IMAGE037
，构 建的模型如公式（5）和（6）所示：
Figure 858024DEST_PATH_IMAGE038
（5）和
Figure 517675DEST_PATH_IMAGE039
（6）。根据 公式（5）和公式（6）计算得出用户总碳排放量
Figure 414087DEST_PATH_IMAGE040
，构建的模型如公式（7）所示：
Figure 724852DEST_PATH_IMAGE041
（7）。基于上述，可运算给出用户的综合有功、无功碳排放量，以及用户总碳 排放量。
S6. 根据电网下发的碳排放目标，计算自身运行有功调整量
Figure 681306DEST_PATH_IMAGE044
和自身运行无功 调整量
Figure 513740DEST_PATH_IMAGE045
，用于对碳排放量进行控制。
优选的，根据电网下发的有功碳排无功碳排放目标
Figure 276160DEST_PATH_IMAGE042
和无功碳排无功碳排放目 标
Figure 129846DEST_PATH_IMAGE043
；根据公式（8）及公式（9）计算自身运行有功调整量
Figure 772049DEST_PATH_IMAGE044
和运行无功调整量
Figure 406292DEST_PATH_IMAGE045
，用 于对碳排放量进行控制；
Figure 395239DEST_PATH_IMAGE046
（8）和
Figure 165749DEST_PATH_IMAGE047
（9）。
请参阅图3，根据电网下发的碳排放目标具体包括如下步骤：
步骤一，云端控制服务器根据电网下发碳排放要求，制定预设时间内的有功、无功 碳排放总目标，及无功碳排放目标
Figure 729586DEST_PATH_IMAGE042
和无功碳排无功碳排放目标
Figure 38076DEST_PATH_IMAGE043
；
步骤二，给用户侧各个子***的用户下发有功、无功碳排无功碳排放目标；
步骤三，目标用户的接受端根据下发的碳排放目标以及模型，计算自身运行有功 调整量、运行无功调整量并进行调整；及根据公式（8）及公式（9）计算自身运行有功调整量
Figure 79982DEST_PATH_IMAGE044
和运行无功调整量
Figure 718380DEST_PATH_IMAGE045
，用于对碳排放量进行控制；
步骤四，目标用户侧响应云端碳排放控制要求。以此实现对用户碳排放量的有效控制。
本发明实施例的碳信息量化计算方法，可对用户侧的潮流信息，进行有功、无功的碳排放量化的计算，通过模型计算，可清晰的明确各个区域、用户的碳排放量以及系数；本发明能够稳定的、快速的计算出有、无功的碳排放量数据，对应的进行控制，使得有、无功碳排放的计算流程简单，计算数据量全面，且计算过程的中间结果含义清晰，计算方法实用性强，可适用于有、无功碳排放计算的使用与推广。
根据本发明公开的实施例，还提出一种用户侧电碳信息量化计算***，用户侧电碳信息量化计算***包括：网络接口，存储器和处理器；其中，
网络接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
存储器，被设置为可存储数据的载体，用于存储能够在处理器上运行的计算机程序；
处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行权利要求该用户侧电碳信息量化计 算方法的计算步骤，及构建用户侧综合清洁电占比计算模型，分别在线计算综合有功清洁 电占比
Figure 187539DEST_PATH_IMAGE027
和综合无功清洁电占比
Figure 530795DEST_PATH_IMAGE028
；构建用户侧综合碳排放系数的计算模型，分别在线 计算综合有功碳排放系数
Figure 625659DEST_PATH_IMAGE007
和综合无功碳排放系数
Figure 308444DEST_PATH_IMAGE008
；构建用户侧碳排放计算模型，在 线计算用户侧有功碳排放量
Figure 761553DEST_PATH_IMAGE009
和用户侧无功碳排放量
Figure 529789DEST_PATH_IMAGE037
；根据电网下发的碳排放目标， 计算自身运行有功调整量
Figure 428344DEST_PATH_IMAGE044
和自身运行无功调整量
Figure 293532DEST_PATH_IMAGE045
，用于对碳排放量进行控制。
应当理解此用户侧电碳信息量化计算***可通过云端协同总***与用户侧的各个子***之间进行通信，例如用户光伏检测、分布式储能监测、智能家居业务、用电信息采集、能源站综合监测、视频监控、智慧楼宇、电动汽车充电桩或智能语音；获得相应的参数，以利于对碳排放量进行实施控制。
基于上述，在本实施例中，由于各用户的碳排放量不同，因此需要先在各个用户的碳排放端设置用户侧电碳信息量化计算***；基于用户侧电碳信息量化计算方法的步骤方法，计算机控制用户侧电碳信息量化计算***计算各用户侧的有、无碳排放量数据，并进行碳排放的量化控制。进而实现了对用户侧用户有功、无功碳排放的量化计算，有利于对各用户侧的碳排放量难以进行有效控制，满足用户侧碳排放的达标。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行用户侧电碳信息量化计算及碳排放控制方法，被应用在该用户侧碳排放量采集计算控制***中。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在用户侧电碳信息量化计算***中的存储器中，并由处理器执行，以完成本申请的用户侧电碳信息量化计算，一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在用户侧碳排放量计算采集***中的执行过程。
需要注意的是，集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。
综上所述，此用户侧电碳信息量化计算方法和***，以及此计算机可读存储介质存储的计算机程序，能够稳定的、快速的计算出有、无功的碳排放量数据，对应的进行控制。
进而可实现对用户侧的潮流信息，进行有功、无功的碳排放量化的计算，通过模型计算，可清晰的明确各个区域、用户的碳排放量以及系数，可以掌握用户侧不用用户碳排放量，掌握用户侧碳排放态势；以及通过云边协同***的用户碳排放控制技术，在云端制定各用户碳排放目标，基于多通信技术下发到各用户，各用户基于碳排放模型，计算有用、无功调整量，实现对各用户碳排放量的有效控制，满足了碳排放控制需求。对碳约束下电网低碳调控，降低电网碳排放，助力电网早日实现碳达峰、碳中和目标，具有重要意义。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本发明后依然可对发明的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在发明待批的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1. 实时监测业务的通信需求，根据业务的通信带宽大小、通信时延匹配对应的通信方式；
S2.采集电网侧输入的潮流信息、电网侧清洁电占比、电网侧碳排放系数、园区内部注入潮流信息、园区内部清洁电占比、园区内部清洁电碳排放系数和园区用户用电负荷信息；
S3. 用户侧综合清洁电占比包括电网注入园区中的无功清洁电占比
Figure 314251DEST_PATH_IMAGE001
和有功清洁 电占比
Figure 28129DEST_PATH_IMAGE002
，构建用户侧综合清洁电占比计算模型，分别在线计算综合有功清洁电占比
Figure DEST_PATH_IMAGE003
和综合无功清洁电占比
Figure 620916DEST_PATH_IMAGE004
；
S4. 用户侧综合碳排放系数包括电网注入园区中的有功碳排放系数
Figure 547283DEST_PATH_IMAGE005
和无功碳排放 系数
Figure 909126DEST_PATH_IMAGE006
，构建用户侧综合碳排放系数的计算模型，分别在线计算综合有功碳排放系数
Figure 262747DEST_PATH_IMAGE007
和综合无功碳排放系数
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
S5. 构建用户侧碳排放计算模型，在线计算用户侧有功碳排放量
Figure 857676DEST_PATH_IMAGE009
和用户侧无功碳 排放量
Figure 338467DEST_PATH_IMAGE010
；
S6.根据电网下发的碳排放目标，计算自身运行有功调整量
Figure 538504DEST_PATH_IMAGE011
和自身运行无功调整量
Figure 63027DEST_PATH_IMAGE012
，用于对碳排放量进行控制。
2.根据权利要求1所述的用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：步骤S1中，所述业务的类型包括：用户光伏检测、分布式储能监测、智能家居业务、用电信息采集、能源站综合监测、视频监控、智慧楼宇、电动汽车充电桩或智能语音；
所述通信方式包括4G通信、5G通信、WiFi通信、蓝牙通信、ZigBee通信、PLC通信、NB-IOT通信或LoRa通信。
3.根据权利要求1所述的用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：步骤S2中，所述 电网侧输入的潮流信息包括有功功率
Figure 364826DEST_PATH_IMAGE013
、无功功率
Figure 632996DEST_PATH_IMAGE014
；
所述电网侧清洁电占比信息包括有功清洁电占比
Figure 687540DEST_PATH_IMAGE015
、无功清洁电占比
Figure 648543DEST_PATH_IMAGE016
；
所述电网侧碳排放系数包括有功碳排放系数
Figure 431779DEST_PATH_IMAGE005
、无功碳排放系数
Figure 238061DEST_PATH_IMAGE006
；
所述园区内部注入潮流信息包括有功功率
Figure 412690DEST_PATH_IMAGE017
、无功功率
Figure 279015DEST_PATH_IMAGE018
；
所述园区内部清洁电占比信息包括有功清洁电占比信息
Figure 555407DEST_PATH_IMAGE019
、无功清洁电占比信息
Figure 165380DEST_PATH_IMAGE020
；
所述园区内部清洁电碳排放系数包括有功碳排放系数
Figure 460095DEST_PATH_IMAGE021
、无功碳排放系数
Figure 513633DEST_PATH_IMAGE022
；
园区用户用电负荷信息包括有功功率
Figure 261009DEST_PATH_IMAGE023
、无功功率
Figure 674673DEST_PATH_IMAGE024
。
4.根据权利要求3所述的用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：步骤S3中，所述 无功清洁电占比
Figure 309047DEST_PATH_IMAGE025
包括园区内的无功补偿装置；
所述有功清洁电占比
Figure 782754DEST_PATH_IMAGE026
包括分布式光伏、分布式风电和储能电源；
进行模型构建得出综合有功清洁电占比
Figure 751847DEST_PATH_IMAGE027
和综合无功清洁电占比
Figure 969202DEST_PATH_IMAGE028
，构建的模型 如公式（1）和（2）所示：
Figure 723662DEST_PATH_IMAGE029
（1）
Figure 368270DEST_PATH_IMAGE030
（2）。
5.根据权利要求4所述的用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：步骤S4中，所述 无功碳排放系数
Figure 90239DEST_PATH_IMAGE006
包括园区内的无功补偿装置；
所述有功碳排放系数
Figure 596437DEST_PATH_IMAGE005
包括分布式光伏、分布式风电和储能电源；
进行模型构建得出用户的综合有功碳排放系数
Figure 189093DEST_PATH_IMAGE031
和综合无功碳排放系数
Figure 4602DEST_PATH_IMAGE008
，构建的 模型如公式（3）和（4）所示：
Figure 213867DEST_PATH_IMAGE032
（3）
Figure 523756DEST_PATH_IMAGE033
（4）。
6.根据权利要求4所述的用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：步骤S5中，根据 用户中综合有功清洁电占比
Figure DEST_PATH_IMAGE034
、用户中综合无功清洁电占比
Figure 767656DEST_PATH_IMAGE035
，以及用户中综合有功 碳排放系数
Figure DEST_PATH_IMAGE036
、用户中综合无功碳排放系数
Figure 35957DEST_PATH_IMAGE037
，进行所述用户侧碳排放计算模型构建得 出用户侧有功碳排放量
Figure 466939DEST_PATH_IMAGE009
和用户侧无功碳排放量
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，构建的模型如公式（5）和（6）所示：
Figure 105818DEST_PATH_IMAGE039
（5）
Figure DEST_PATH_IMAGE040
（6）
根据公式（5）和公式（6）计算得出用户总碳排放量
Figure 469804DEST_PATH_IMAGE041
，
构建的模型如公式（7）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE042
（7）。
7.根据权利要求1所述的用户侧电碳信息量化计算方法，其特征在于：步骤S6具体的方法如下：
根据电网下发的有功碳排无功碳排放目标
Figure 909006DEST_PATH_IMAGE043
和无功碳排无功碳排放目标
Figure DEST_PATH_IMAGE044
；根 据公式（8）及公式（9）计算自身运行有功调整量
Figure 358442DEST_PATH_IMAGE045
和运行无功调整量
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，用于对碳排放 量进行控制；
Figure 806872DEST_PATH_IMAGE047
（8）
Figure DEST_PATH_IMAGE048
（9）。
8.一种用户侧电碳信息量化计算***，其特征在于，用户侧电碳信息量化计算***包括：网络接口，存储器和处理器；其中，
所述网络接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行权利要求 1 至 7任一项
所述用户侧电碳信息量化计算方法的步骤。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有用户侧电碳信息量化计算的程序，所述用户侧电碳信息量化计算的程序被至少一个处理器执行时实现权利要求 1 至 7 任一项所述用户侧电碳信息量化计算方法的步骤。
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