CN114062759A - 一种碳排放监测核对***及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种碳排放监测核对***及方法，包括电力数据采集装置、定位装置、边缘计算网关以及云端计量平台，所述数据采集装置分别与所述定位装置以及所述边缘计算网关通信连接，所述边缘计算网关与所述云端计量平台通信连接。本发明将电力数据采集终端装置和碳排放量算法相结合，通过电力数据采集装置自动采集用电回路电变量参数中电流值、电压值和功率因素值，计算出有功电能值和电力碳排放值，实现了电能数据在线实时动态监测、诊断和电力碳排放量管理预测核算能力，为电力低碳化综合需求提供数字化解决方案。
Description
技术领域
本申请实施例涉及节能环保技术领域，特别涉及一种碳排放监测核对***及方法。
背景技术
在全球进入低碳经济发展的背景下，企业作为碳基能源的使用者和主要排放者，企业低碳化是低碳发展的内在要求。企业的低碳建设与推广是我国推进工业低碳转型的重要举措。以物联网信息化手段加速低碳发展，搭建能源物联网与碳排放监测***是低碳建设的关键环节和主要手段。
企业的能源结构不同，且涉及多个技术领域,专业性强，各个企业的信息化建设情况不同，企业缺乏能源梯度利用、能源消耗监测、生态建设滞后、环保投入不足、基础设施建设不足等问题。现有的电力计量方式有两种，一是传统的手工作业方式，即每月定期派人到各用户那里抄录电表的用电数据作为电费计算和收缴的依据，弊端是数据汇送不及时，实时性差，数据可信度低等人为因素。另一种是使用电力公司的远传自动抄表装置，可以实现远传自动抄表，电力数据直接接入电力公司***平台，协议采用102电力规约，电费按月结算。这种方式存在只能计量进户总电量，不能灵活监测各重点用电回路，用户不能随时查看消耗的电能情况，分析用电指标，全面的使用功能开发还不完善，需要专人维护等问题。
现有技术只能测量简单的电变量参数，无法折算出消耗的电能对应的电力碳排放量,能源物联网要求其数据不仅准确,更要求真实可靠，即可核查、可溯源。这是低碳企业监测方法的核心任务,也是当前我国低碳建设中需要迫切解决的主要问题之一。
发明内容
本申请提供了一种碳排放监测核对***及方法，以解决现有技术中无法实现对企业的能源量进行采集、计量、碳排放核算，对能源消耗和碳排放进行实时动态监测和评价的问题。
一方面，本申请提供了一种碳排放监测核对***，所述监测核对***包括：电力数据采集装置、定位装置、边缘计算网关以及云端计量平台，所述数据采集装置分别与所述定位装置以及所述边缘计算网关通信连接，所述边缘计算网关与所述云端计量平台通信连接；
所述电力数据采集装置被配置用于采集被测单位的用电回路的电变量数据，并将所述电变量数据发送至所述边缘计算网关；其中，所述电变量数据包括所述用电回路的电压值、电流值、功率因素值；
所述定位装置被配置用于定位所述被测单位的位置信息，并将所述位置信息发送至所述云端计量平台；
所述边缘计算网关被配置用于实时筛选所述电力数据采集装置内上传的数据，对所述电变量数据进行规范化和预处理，剔除冗余数据，优化数据同步机制，将优化后的数据上传到所述云端计量平台；
所述云端计量平台被配置用于接收所述定位装置发送的所述位置信息和所述边缘计算网关发送的所述优化后的数据；根据所属区域电网的电力碳排放因子和时间来计算碳排放量数据，实时采集电力数据和动态更新标准碳排放量参数，所述云端计量平台所述边缘计算网关发送的所述优化后的数据和所述碳排放量数据，生成数据库存放。
进一步地，所述电力数据采集装置包括主控制器，处理器，内置线性电源模块以及外置UPS电源。
进一步地，所述碳排放量数据的计算公式为：
碳排放量＝消耗电能×电力碳排放因子；
消耗电能＝有功分量×时间；
有功分量＝电压×电流/1000。
进一步地，所述边缘计算网关还被配置用于判断所述电力数据采集装置内上传的数据是否在偏差范围内。
进一步地，所述边缘计算网关还包括数据存盘模块、断点续传模块以及数据完整性保护模块。
进一步地，所述云端计量平台还被配置用于实时采集电力数据以及动态更新标准碳排放量参数。
进一步地，所述监测核对***还包括显示装置，所述显示装置与所述中央处理器电连接；
所述中央处理器，还用于将所述被测单位的所述碳排放量数据发送至所述显示装置；
所述显示装置，用于接收及显示所述被测单位的所述碳排放量数据。
另一方面，本申请还提供了一种碳排放监测核对方法，所述方法包括：
测量被测单位的电变量参数；
对得到的所述电变量参数按照维度进行构建，得到多种维度的电变量参数；
将所述多种维度的电变量参数结合电力维度数据因子配置组成多种维度能源模型；
运算所述多种维度能源模型，将电量数据转化为碳排放数据。
本发明将电力数据采集终端装置和碳排放量算法相结合，通过电力数据采集装置自动采集用电回路电变量参数中电流值、电压值和功率因素值，计算出有功电能值和电力碳排放值，实现了电能数据在线实时动态监测、诊断和电力碳排放量管理预测核算能力，为电力低碳化综合需求提供数字化解决方案。根据企业实际需求，可配置多个行业、多个排放源、多个核算单元，建立基于实时监测与管理优化的电能监测方案，配置数据储存和查询功能，具有动态图表和报表等多种展现形式，实现电力低碳管理的精细化、数字化和标准化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一种碳排放监测核对***的示意图；
图2为本申请电力数据采集装置的示意图；
图3为本申请一种碳排放监测核对方法的流程图；
图4为本申请一种碳排放监测核对方法数据处理的流程图。
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。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
本申请提供了一种碳排放监测核对***及方法，以解决现有技术中无法实现对企业的能源量进行采集、计量、碳排放核算、对能源消耗和碳排放进行实时动态监测和评价的问题。
一方面，本申请提供了一种碳排放监测核对***，如图1所示，图1是本申请一种碳排放监测核对***的示意图。所述监测核对***包括：电力数据采集装置、定位装置、边缘计算网关以及云端计量平台，所述数据采集装置分别与所述定位装置以及所述边缘计算网关通信连接，所述边缘计算网关与所述云端计量平台通信连接；
如图2所示，图2是本申请电力数据采集装置的示意图，所述电力数据采集装置被配置用于采集被测单位的用电回路的电变量数据，为电力数据监测提供原始数据，并将所述电变量数据发送至所述边缘计算网关；其中，所述电变量数据包括所述用电回路的电压值、电流值、功率因素值；
所述电力数据采集装置使用终端设备采集方式，安装企业级终端电变量测量采集装置，设置数据采集内容、采集频率、采集方式、采集单位等。确保数据采集的规范性和完整性。所述电力数据采集装置采用分布式布置，导轨式安装，插接式接线，实现分散灵活配置，可根据现场环境采取有线或无线传输方式。
电力数据采集装置为电力数据监测提供原始数据，安装企业级终端采集装置，采集装置使用STM32F103C8T6为主控制器，内核采用ARMCortex-M3处理器架构，支持“16/32位”应用，运算能力和兼容性更高。采集装置使用内置线性电源模块+外置UPS供电，以便在停电的时候，采集终端可以正常运行，保证采集数据的不丢失。采集装置内置AT24C128的EEPROM存储模块，实现采集设备的临时存储和远传时的缓存区域。采用DS1302作为时钟芯片，对年、月、日、周、时、分、秒进行计时，且具有闰年补偿等多种功能，可实现时钟的精准计时，与云端时间实时同步。支持LORA/485通信/4G多种通信形式，根据现场实际情况灵活组网。使用电力智能芯片ATT7022可实现采集三相电压、三相有功功率、三相无功功率、三相视在功率、三相功率因素、相位角以及电力谐波等参数。
另外此采集装置根据现场环境可设置数据采集内容(如电流、电压、功率因素、有功分量、无功分量、视在功率、谐波分量等)、采集频率(如多长时间采集一次)、采集方式(如三相/单相设备用电)、采集单位(如kwh)等，具有LCD显示单元，便于数据的本地化显示和参数修改。
电力数据采集装置采用分布式布置，灵活组网，可实现各用电回路的自动采集监测，导轨式安装使得设备方便灵活的安装在各种场所，插接式接线使得设备的安装和维护更加安全和便捷。组网方式可根据现场环境采取有线或无线传输方式。
所述定位装置被配置用于定位所述被测单位的位置信息，并将所述位置信息发送至所述云端计量平台；
所述边缘计算网关被配置用于实时筛选所述电力数据采集装置内上传的数据，对所述电变量数据进行规范化和预处理，剔除冗余数据，优化数据同步机制，将优化后的数据上传到所述云端计量平台；
所述边缘计算网关将边缘计算网关内的数据进行实时筛选，判断数据是否符合要求，是否在偏差范围内，判断是否需要调用边缘计算数据或云计算数据，如果是云计算数据，将相应数据发送到云端计量平台进行实时计算，如果是边缘计算数据，调用边缘核算单元进行实时计算，处理结果再上传到云端计量平台。
所述边缘计算网关内根据不同的电力维度数据因子和维度能源模型组合成多个核算单元，生成数据集以库的形式存放，集成多种不同维度能源模型，供边缘核算单元调用。将计算结果与能源模型库内的历史数据对比分析。计算结果合理则上传到云端计量平台。计算结果不合理则分析偏差值是否可控，可控则进行修正权值计算，将修正后结果与能源模型库内的数据再次进行对比分析，结果合理更新模型库。如在偏差值外，则请求云端计量平台下发更新设置。实现电力数据因子实时动态更新完善。
所述边缘计算网关将电力数据采集装置内上传的采集数据和冗余数据进行实时筛选，对电力采集数据进行规范化和预处理，剔除冗余数据，优化数据同步机制，判断数据是否符合要求，是否在偏差范围内，合格的数据上传到云端计量平台。
所述边缘计算网关具有数据存盘、断点续传和数据完整性保护功能。在网络中断或者主数据存储设备出现无法联通的情况时，具备继续存储电力数据采集装置上传的数据，待恢复后将预存的缓存数据上传到云端计量平台。
所述云端计量平台被配置用于接收所述定位装置发送的所述位置信息和所述边缘计算网关发送的所述优化后的数据；根据所属区域电网的电力碳排放因子和时间来计算碳排放量数据，实时采集电力数据和动态更新标准碳排放量参数，所述云端计量平台所述边缘计算网关发送的所述优化后的数据和所述碳排放量数据，生成数据库存放。
进一步地，所述电力数据采集装置包括主控制器，处理器，内置线性电源模块以及外置UPS电源。
进一步地，所述碳排放量数据的计算公式为：
碳排放量＝消耗电能×电力碳排放因子；
消耗电能＝有功分量×时间；
有功分量＝电压×电流/1000。
进一步地，所述边缘计算网关还被配置用于判断所述电力数据采集装置内上传的数据是否在偏差范围内。
进一步地，所述边缘计算网关还包括数据存盘模块、断点续传模块以及数据完整性保护模块。
进一步地，所述云端计量平台还被配置用于实时采集电力数据以及动态更新标准碳排放量参数。
进一步地，所述监测核对***还包括显示装置，所述显示装置与所述中央处理器电连接；
所述中央处理器，还用于将所述被测单位的所述碳排放量数据发送至所述显示装置；
所述显示装置，用于接收及显示所述被测单位的所述碳排放量数据。
另一方面，参见图3，图3为一种碳排放监测核对方法的流程图，本申请还提供了一种碳排放监测核对方法，所述方法包括：
测量被测单位的电变量参数；
对得到的所述电变量参数按照维度进行构建，得到多种维度的电变量参数；
将所述多种维度的电变量参数结合电力维度数据因子配置组成多种维度能源模型；
运算所述多种维度能源模型，将电量数据转化为碳排放数据。
在一种实施例中，所述方法还包括监测核对一般化石类能源燃烧产生电力的碳排量；所述监测核对一般化石类能源燃烧产生电力的碳排量E燃烧的计算公式为：
其中，i为化石燃料的种类；ADi为第i种化石燃料活动水平，以热值表示；EFi为第i种燃料的排放因子；
第i种燃料的排放因子EFi的计算公式为：
其中，CCi为第i种化石燃料的单位热值含碳量；OFi为第i种化石燃料的碳氧化率。
第i种化石燃料活动水平ADi的计算公式为：
ADi＝FCi×NCVi×10-6，
其中，FCi为第i种化石燃料的消耗量，NCVi为第i种化石燃料的平均低位发热量。
在一种实施例中，所述方法还包括监测核对活动过程的碳排量；所述监测核对活动过程的碳排量E活动的计算公式为：
其中，k为活动过程类型；CALk为第k种活动过程中碳酸盐消耗量；EFk为第k种活动过程中碳酸盐的排放因子；
第k种活动过程中碳酸盐的排放因子EFk的计算公式为：
EFk＝EFk,t×TR，
其中，EFk,t为完全转化时活动过程的排放因子，TR为转化率。
进一步地，在一种实施例中，所述方法还包括监测核对电网企业输配电电量损耗产生的碳排量；所述监测核对电网企业输配电电量损耗产生的碳排量E网损的计算公式为：
E网损＝AD网损×EF电网，
其中，AD网损为输配电损耗的电量；EF电网为区域电网年平均供电排放因子。
所述对得到的所述电变量参数按照维度进行构建的维度分类包括：性质、应用主体以及全生命周期；其中所述性质为核算评价的标准，所述应用主体为企业的能源结构以及排放源，所述全生命周期为生产建设阶段和运营用能阶段。
进一步地，所述将电量数据转化为碳排放数据的计算公式为：
ECO2净电＝AD电力×EF,
其中，ECO2净电为企业净购入的电力隐含的CO2排放；AD电力为企业净购入的电力消费量；EF为电力供应的CO2排放因子；其中所述电力供应的CO2排放因子EF为电量边界排放因子、容量边界排放因子以及区域电网排放因子中的其中一个；区域电网排放因子是北方地区使用的居多，电量边界排放因子现在是南方的电网用的居多，容量边界排放因子是部分电厂使用。其中，
电量边界排放因子的计算公式为：
其中，EFgrid,OMsimple,y是第y年减排项目所在电力***的简单电量边际排放因子；EGy是电力***第y年的总净发电量，即除低运行成本以及必须运行机组之外的其他所有机组供给电网的总电量；FGi,y是第y年上述机组对燃料i的总消耗量；NCVi,y是第y年燃料i的平均低位发热量；EFCO2,i,y是第y年燃料i的CO2排放因子；y为提交温室气体减排项目设计文件时可获得数据的最近三年中的每个年份；
容量边界排放因子的计算公式为：
其中，EFgrid,BM,y是第y年项目所在电力***的容量边际排放因子；EGm,y是第m个新增机组样本在第y年的净发电量；EFEL,m,y是第m个新增机组样本在第y年的单位电量排放因子；m是计算容量边际排放因子所选取的新增机组样本群；y是能够获得发电历史数据的最近年份。
在一种实施例中，计算辽宁的企业碳排放，使用区域电网排放因子，这个区域指的就是东北电网，在另一种实施例中，如果计算南方电网的企业，就是使用电量边界排放因子。
如图4所示，图4为本申请一种碳排放监测核对方法数据处理的流程图，其中，数据处理流程包括：通过电力数据采集装置进行电变量数据测量采集；判断是否为规范化数据；如是，则边缘缓存存储数据；判断是否为云计算数据；如是，则输入云端计量平台；如不是，则输入边缘计算网关计算；进行数据校核；如数据错误，则进行修正权值计算，建立修正权值能源模型，进行能源模型优化，重新输入边缘计算网关计算；如数据正确，进行边缘计算结果缓存；将数据上传至云端计量平台；输入云平台核算单元；云平台核算单元调用维度能源模型以及电力维度数据因子，进行计算并输出结果。
本发明不仅可以自动采集电力数据参数，还可通过采集用电回路电压值、电流值计算出有功电能值，并结合地理位置和实时时钟计算电力碳排放量，对其进行核算、统计等，对电能消耗和电力碳排放量进行实时动态监测和评价等问题,生成历史数据库，在云端计量平台以报表和曲线显示。电力采集终端装置设有断电续传功能，可实现数据完整性保护。电力碳排放量数据不仅实时、准确,而且真实可靠。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明己以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (8)
1.一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述监测核对***包括：电力数据采集装置、定位装置、边缘计算网关以及云端计量平台，所述数据采集装置分别与所述定位装置以及所述边缘计算网关通信连接，所述边缘计算网关与所述云端计量平台通信连接；
所述电力数据采集装置被配置用于采集被测单位的用电回路的电变量数据，并将所述电变量数据发送至所述边缘计算网关；其中，所述电变量数据包括所述用电回路的电压值、电流值、功率因素值；
所述定位装置被配置用于定位所述被测单位的位置信息，并将所述位置信息发送至所述云端计量平台；
所述边缘计算网关被配置用于实时筛选所述电力数据采集装置内上传的数据，对所述电变量数据进行规范化和预处理，剔除冗余数据，优化数据同步机制，将优化后的数据上传到所述云端计量平台；
所述云端计量平台被配置用于接收所述定位装置发送的所述位置信息和所述边缘计算网关发送的所述优化后的数据；根据所属区域电网的电力碳排放因子和时间来计算碳排放量数据，实时采集电力数据和动态更新标准碳排放量参数，所述云端计量平台所述边缘计算网关发送的所述优化后的数据和所述碳排放量数据，生成数据库存放。
2.根据权利要求1所述的一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述电力数据采集装置包括主控制器，处理器，内置线性电源模块以及外置UPS电源。
3.根据权利要求1所述的一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述碳排放量数据的计算公式为：
碳排放量＝消耗电能×电力碳排放因子；
消耗电能＝有功分量×时间；
有功分量＝电压×电流/1000。
4.根据权利要求1所述的一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述边缘计算网关还被配置用于判断所述电力数据采集装置内上传的数据是否在偏差范围内。
5.根据权利要求1所述的一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述边缘计算网关还包括数据存盘模块、断点续传模块以及数据完整性保护模块。
6.根据权利要求1所述的一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述云端计量平台还被配置用于实时采集电力数据以及动态更新标准碳排放量参数。
7.根据权利要求1所述的一种碳排放监测核对***，其特征在于，所述监测核对***还包括显示装置，所述显示装置与所述中央处理器电连接；
所述中央处理器，还用于将所述被测单位的所述碳排放量数据发送至所述显示装置；
所述显示装置，用于接收及显示所述被测单位的所述碳排放量数据。
8.一种应用于权利要求1-7任意一项所述监测核对***的碳排放监测核对方法，其特征在于，所述方法包括：
测量被测单位的电变量参数；
对得到的所述电变量参数按照维度进行构建，得到多种维度的电变量参数；
将所述多种维度的电变量参数结合电力维度数据因子配置组成多种维度能源模型；
运算所述多种维度能源模型，将电量数据转化为碳排放数据。
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