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一种基于人工智能碳脑的降碳影响因素确定方法及系统
申请人信息
- 申请人:江西百电信息产业有限公司; 江西省能源大数据有限公司
- 申请人地址:330000 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区火炬五路719号洪泰智造工场A1栋A-15室
- 发明人: 江西百电信息产业有限公司; 江西省能源大数据有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于人工智能碳脑的降碳影响因素确定方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410211412.3 |
| 申请日 | 2024/2/27 |
| 公告号 | CN117787574A |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06Q10/063 |
| 权利人 | 江西百电信息产业有限公司; 江西省能源大数据有限公司 |
| 发明人 | 邓必涛; 邓靖川; 李剑; 杜晓丹; 冯海云 |
| 地址 | 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区火炬五路719号洪泰智造工场A1栋A-15室; 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区火炬五路719号洪泰智造工场A1栋A-15室 |
摘要文本
本发明提供了一种基于人工智能碳脑的降碳影响因素确定方法及系统，所述方法包括将预设区域进行区域分解，获取每个子区域的碳排放效率数据；计算每个子区域的碳排放效率值；确定子区域之间的影响程度，并基于影响程度将子区域进行排序处理；获取子区域的初始影响因素集，对初始影响因素集进行抽取排序处理；选取前若干个子区域作为重点子区域，在每个重点子区域的影响因素排序组中选取前若干个影响因素作为重点影响因素，并对重点影响因素进行重点管控，以实现降碳过程，本发明通过确定子区域之间、影响因素之间的碳排放影响程度进而对区域、影响因素进行排序，以此可提升节能降碳的效果。
专利主权项内容
1.一种基于人工智能碳脑的降碳影响因素确定方法，其特征在于，包括：将预设区域进行区域分解，以得到若干子区域，基于人工智能碳脑获取每个所述子区域的碳排放效率数据；基于每个所述子区域的碳排放效率数据计算每个所述子区域的碳排放效率值；基于每个所述子区域的碳排放效率值确定子区域之间的影响程度，并基于所述影响程度将所述子区域进行排序处理，以得到子区域排序组；基于所述人工智能碳脑获取所述子区域的初始影响因素集，对所述初始影响因素集进行抽取排序处理，以得到影响因素排序组；基于所述子区域排序组选取前若干个子区域作为重点子区域，在每个所述重点子区域的影响因素排序组中选取前若干个影响因素作为重点影响因素，并对所述重点影响因素进行重点管控，以实现降碳过程。