基于碳标签分级评价的企业碳排放管控方法

    公开(公告)号:CN117670124B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202311653617.9

    申请日:2023-12-05

    Abstract: 本发明公开了基于碳标签分级评价的企业碳排放管控方法,属于碳排放技术领域,包括:获取区域内所有企业的涉碳数据及对应的碳排放因子库;基于涉碳数据和碳排放因子库构建碳排放核算模型;基于碳排放核算模型核算各环节碳排放量,确定各企业的单位产值碳排放量;通过碳排放评价模型获取各企业的碳排放评分,基于碳排放评分对企业进行分级;基于碳排放评分以及等级生成对应企业的碳标签;基于各企业对应的碳标签制定碳减排策略。本方案在进行企业的碳排放核算时将各环节的碳排放进行综合核算企业的单位产值碳排放量,并基于得到的碳排放量进行评分和分级进行碳排放管控,能够准确核算企业的碳排放量,显著提高企业碳排放管控的效率。

    一种面向典型电网物资的绿色低碳方案评价方法

    公开(公告)号:CN118036865A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410048110.9

    申请日:2024-01-11

    Abstract: 本发明提供了一种面向典型电网物资的绿色低碳方案评价方法,所述评价方法具体为:设置典型电网物资的绿色低碳评价指标,并确定每个绿色低碳方案内各评价指标对应的指标值;对于每个绿色低碳方案,对各评价指标进行正向化和标准化处理,并设置各评价指标的评价指标最优值和评价指标最劣值,确定各评价指标的对应权重以计算最优距离和最劣距离,计算各评价指标与对应评价指标最优值以及对应评价指标最劣值之间的灰色关联度,确定各评价指标的综合最优远离程度和综合最劣远离程度,计算每个绿色低碳方案的综合贴近度,根据综合贴近度进行绿色低碳等级评估。本发明能够在适用于典型电网物资的绿色低碳水平评价场景的同时,保障评价结果的准确性。

    基于典型电网物资绿色采购的评估预测方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117892856A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311707719.4

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本发明属于电网采购物资预测技术领域,具体涉及基于典型电网物资绿色采购的评估预测方法及相关设备,方法包括获取指标数据进行预处理;根据得到的各标准指标数据通过预设算法计算不同采购周期中典型电网物资的绿色低碳评估值并划分为训练集与预测集;基于粒子群算法构建Elman神经网络预测模型,通过粒子群算法计算适应度函数,确定最优权系数及最优阈值;将最优权系数及最优阈值进行神经网络赋值;基于训练集与预测集对赋值后的模型进行训练和预测。本申请能够为模型提供更具针对性的基础数据,且通过粒子群算法获取最优参数对神经网络进行优化能够减小模型预测误差,训练得到更符合典型电网物资绿色低碳水平预测的模型,提高预测准确度。

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