【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及核算領域，尤其涉及一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法。
技術介紹
1、隨著全球氣候變化和環境問題的日益嚴重，減少碳排放已成為全球共同面臨的挑戰。在建筑領域，空調系統作為重要的能耗和碳排放來源之一，其節能減排具有重要意義。地源熱泵空調系統作為一種高效、環保的空調技術，其碳排放核算方法對于評估其環境效益、指導節能減排策略制定具有重要價值。
2、地源熱泵空調系統作為一種高效、環保的空調技術，其利用地下淺層地熱資源進行能量轉換，實現建筑物的供暖和制冷。然而，地源熱泵空調系統在運行過程中也會產生一定的碳排放，主要來源于電力消耗和設備的制造、運輸、安裝等環節。
3、現有的地源熱泵空調系統碳排放核算方法主要包括排放因子法、質量平衡法和實測法等。但是上述方法需要大量的數據支持，計算過程復雜，難以在實際應用中推廣；且現有的地源熱泵空調系統碳排放核算方法，未能充分考慮地源熱泵空調系統的特殊性和復雜性；因此，寇待專利技術一種新的碳排放核算方法，能夠及時、準確以及智能獲得碳排放量。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是要提供一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法。
2、為達到上述目的，本專利技術是按照以下技術方案實施的：
3、本專利技術包括以下步驟：
4、采集地源熱泵空調系統的運行數據和設備溫差數據，對所述運行數據和所述設備溫差數據進行預處理；
5、根據碳相關度對所述運行數據篩選獲得消耗數據，對所述相關數據進行時序損耗分析獲
6、根據偏移度對所述設備溫差數據進行時序影響分析獲得溫障系數，采用所述溫障系數對所述關鍵能耗進行修正獲得校正數據；
7、根據所述校正數據構建地源熱泵空調系統碳排放核算模型，將待核算數據輸入所述地源熱泵空調系統碳排放核算模型，輸出核算結果。
8、進一步的，根據碳相關度對所述運行數據篩選獲得消耗數據的方法，包括：
9、根據運行數據的相似度采用決策樹進行初始分類，獲得分類數據；
10、計算分類數據的信息量：
11、
12、其中第b個分類數據的信息量為數據b所在的分組數量為m，第c個分組的第b個分類數據為zc,b，第b個分類數據在第c個分組所占的比重為bc,b，第c個分組的分類數據平均值為
13、將信息量大于0.32的分類數據作為重要數據，計算重要數據的權重：
14、
15、其中重要數據的數量為第c個分組的重要數據數量為第c個分組的重要數據標準值為ψo，第c個分組的第τ個重要數據為ψc,τ，第τ個重要數據的偏差為δψτ，信息量最大的重要數據和第c個分組第τ個重要數據的距離為第b個重要數據的權重為ξb；
16、計算重要數據的碳相關度：
17、
18、其中第b個重要數據的碳相關度為θb，出現重要數據b的條件下出現含碳物質w的概率為k(w|b)，出現含碳物質w的概率為k(w)，重要數據b的數量為含碳物質w的數量為第s個含碳物質為ws，含碳物質w的標準值為wo，自然常數為e，控制因子為優化系數為x；
19、將碳相關度大于0.417的重要數據輸出為消耗數據。
20、進一步的，對所述相關數據進行時序損耗分析獲得未使用能源的方法，包括：
21、根據相關數據構建狀態矩陣，將處理環節作為節點，計算節點的轉化率：
22、
23、其中第u個節點的轉化率為第u個節點第個相關數據的輸入量為第u個節點第個相關數據的使用率為輸入物質量為節點u的剩余輸出物質量為δmu，誤差系數為
24、計算被處理的平均概率：
25、
26、其中節點u通過第l條路徑被處理的概率為節點u被處理的可能路徑數量為節點u被攻陷的平均概率為
27、根據有向加權網絡構建加權有向圖，計算節點的重要性指數：
28、
29、其中節點u的重要性指數為εu，自然常數為e，節點u向外發送連接的權重為sot(u)，節點u接收連接的權重為sin(u)，處理系數為υ；
30、計算節點的加權處理期望：
31、
32、其中節點u的加權風險期望為節點u處于處理狀態的概率為加權因子為λ，節點u處于處理狀態的轉化率為計算步驟的未使用能源：
33、
34、其中第κ個步驟的未使用能源為第κ個步驟節點的數量為s。
35、進一步的，根據偏移度對所述設備溫差數據進行時序影響分析獲得溫障系數的方法，包括：
36、將設備溫差數據輸入時序影響分析模型，提取設備溫差數據的時間模式信息，表達式為：
37、
38、其中滑動窗口y的數量為g，第a個維度的設備溫差數據在第j個卷積核a上的時間模式信息為ka,j，時間為時間上限為t，第a個維度的設備溫差數據在第個卷積核上的時間模式信息為第t-g+y維度第j個卷積核為aj,t-g+y；
39、將時間模式信息輸入注意力機制，計算設備溫差數據與時間狀態的相關度：
40、
41、其中第個時刻的隱藏狀態為權重矩陣為β，第個時刻的第a個維度時間模式信息與隱藏狀態的相關度為第個時刻的設備溫差數據為設備溫差數據的標準值為ho；
42、將相關度大于0.372的設備溫差數據作為研究數據，根據長短期記憶網絡獲取預測溫差數據，計算預測溫差數據與研究數據的差值，當差值小于0時表示相關數據與發電量成正相關，當差值大于0時表示相關數據與發電量成負相關；
43、計算不同溫度下研究數據的差異度：
44、
45、其中溫差δt下研究數據差異度為ηδt，調整系數為δ，研究數據ht和研究數據ht+1的異常概率為p(ht,ht+1)，控制系數為λ，在t溫度的研究數據為ht，在t+1溫度的研究數據為ht+1；
46、根據研究數據計算溫障系數：
47、
48、其中第個時刻的溫障系數為第個時刻的研究數據差異度為第a個研究數據的差異度為研究數據的數量為n，第個時刻研究數據的參考值為ho，誤差常數為σ，遺傳因子為μ，l2范數為||·||2，第個時刻第a個研究數據為
49、進一步的，采用所述溫障系數對所述關鍵能耗進行修正獲得校正數據的方法，包括：
50、
51、其中第v個校正數據為第個時刻第v個溫障系數為關鍵能耗的數量為m，第v個關鍵能耗的重要程度為第v個關鍵能耗的貢獻度為ζv，第v個關鍵能耗為qv，觀測時段為r，第v個關鍵能耗的調整系數為θv，第v個關鍵能耗的參考值為qo，第個時刻的第v個關鍵能耗為第v個關鍵能耗的影響系數為
52、進一步的，根據所述校正數據構建地源熱泵空調系統碳排放核算模型的方法，包括：
53、根據校正數據構造目標函數：
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【技術保護點】
1.一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，根據碳相關度對所述運行數據篩選獲得消耗數據的方法，包括：
3.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，對所述相關數據進行時序損耗分析獲得未使用能源的方法，包括：
4.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，根據偏移度對所述設備溫差數據進行時序影響分析獲得溫障系數的方法，包括：
5.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，采用所述溫障系數對所述關鍵能耗進行修正獲得校正數據的方法，包括：
6.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，根據所述校正數據構建地源熱泵空調系統碳排放核算模型的方法，包括：
7.一種電子設備，包括：處理器；以及
8.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲一個或多個程序，所述一個或多個程序當被包括多個應用程序的電子設備執行時，使得所
...【技術特征摘要】
1.一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，根據碳相關度對所述運行數據篩選獲得消耗數據的方法，包括：
3.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，對所述相關數據進行時序損耗分析獲得未使用能源的方法，包括：
4.根據權利要求1所述一種地源熱泵空調系統碳排放核算方法，其特征在于，根據偏移度對所述設備溫差數據進行時序影響分析獲得溫障系數的方法，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：刁曉華，高山，于湲，孫曉峰，錢堃，陳達，寧可，張釗，常翰源，吳萌萌，李純，李珊，
申請(專利權)人：北京市科學技術研究院資源環境研究所北京市土地修復工程技術研究中心，
類型：發明
國別省市：
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