一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统及其方法

技术领域

本发明属于碳排放监测领域，特别是涉及一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统及其方法。

背景技术

21世纪以来，伴随着城市化进程的不断推进与劳动人口的不断迁移，城市地区的能源消耗大量增加，这导致了包括二氧化碳在内温室气体排放量的快速增长。为人类社会带来了不容忽视的气候恶化危机。。伴随物联网、大数据技术，尤其是低功耗广域物联网技术的兴起，借助新兴技术，综合能源管控和综合能源精细化管理以实现碳排放的精准监测与预警成为必然趋势。

目前的碳排放监管技术虽然能够进行一定程度上的监控，但是无法进行城市整体碳排放的把控。同时，大多数监测方法对仅对碳排放量进行了预测，并未对城市中需要重点管理区域进行计算。此外，由于不同时间节点上碳排放量数据也存在很大差别，针对时间点的碳排放监测和预警方法还需完善。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统及其方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统，包括：

数据获取子系统，用于基于时间节点获取城市空气数据；

边缘计算子系统，与所述数据获取子系统连接，用于基于城市空间和所述城市空气数据构建碳排放时空分析模型；

云计算子系统，与所述边缘计算子系统连接，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放进行分析，获得分析结果；

监测预警子系统，与所述云计算子系统连接，用于基于所述分析结果对城市碳排放进行预警。

优选地，所述数据获取子系统包括：

传感器布置模块，用于基于城市空间分布布置温室气体浓度传感器；

传感器模块，用于基于时间节点通过所述温室气体浓度传感器进行数据获取，生成所述城市空气数据。

优选地，所述边缘计算子系统包括：

筛选模块，用于对所述城市空气数据进行数据筛选，获得时间变化空气数据；

城市空间获取模块，用于基于历史数据获取城市空间数据；

模型构建模块，用于基于所述时间变化空气数据和所述城市空间数据构建所述碳排放时空分析模型。

优选地，所述模块构建模块包括：

城市模型构建单元，用于基于所述城市空间数据构建城市三维模型；

气体流动模型构建单元，用于基于所述时间变化空气数据构建空气流动预测模型；

模型匹配单元，用于将所述城市三维模型和所述空气流动预测模型进行参数匹配，获得所述碳排放时空分析模型。

优选地，所述云计算子系统包括：

分级模块，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放区域进行分级标注，获得城市碳排放分级结果；

预测模块，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放浓度进行预测，获得预测结果；

整合模块，用于将所述城市碳排放分级结果和所述预测结果进行整合分析，获得分析结果；

云储存模块，用于将所述分析结果传输至数据库中进行储存。

优选地，所述分级模块包括：

阈值范围设置单元，用于碳排放程度阶梯设置碳排放阈值范围；

标注单元，用于基于所述阈值范围对所述碳排放时空分析模型进行颜色标注，获得标注模型；

碳排放分析模块，用于基于所述标注模型对城市碳排放情况进行分析，获得所述城市碳排放分级结果。

优选地，所述监测预警子系统包括：

显示模块，用于显示所述碳排放时空分析模型和所述分析结果；

监测模块，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放进行监测；

预警模块，用于基于所述分析结果对城市碳排放进行预警。

为实现上述目的，本发明还提供了一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，包括：

基于时间节点和边缘检测数据站获取城市空气数据；

基于城市空间和所述城市空气数据构建碳排放时空分析模型；

基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放进行分析，获得分析结果；

所述分析结果对城市碳排放进行预警。

本发明的技术效果为：

1.本发明通过将三维模型和预测模型进行结合，能够更有效地对城市碳排放进行监测和预测；

2.本发明通过时间节点对碳排放进行分析，可以有效地对碳排放重点区域进行标识和预警。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例中的碳排放监测预警分析系统示意图；

图2为本发明实施例中的碳排放监测预警分析方法流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一

如图1所示，本实施例中提供一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统，包括：

数据获取子系统，用于基于时间节点获取城市空气数据；

边缘计算子系统，与所述数据获取子系统连接，用于基于城市空间和所述城市空气数据构建碳排放时空分析模型；

云计算子系统，与所述边缘计算子系统连接，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放进行分析，获得分析结果；

监测预警子系统，与所述云计算子系统连接，用于基于所述分析结果对城市碳排放进行预警。

进一步优化方案，所述数据获取子系统包括：

传感器布置模块，用于基于城市空间分布布置温室气体浓度传感器；

传感器模块，用于基于时间节点通过所述温室气体浓度传感器进行数据获取，生成所述城市空气数据。

其中含碳较多的成分要么变成含碳较少的碳氢化合物或醛类物质(气体)，要么变成含碳较多结构更为复杂的颗粒物(PM)，或者变成固体的碳烟颗粒物(也是PM)，或者变成燃烧中间产物一氧化碳(CO)，所以氧气不足造成的不完全燃烧产物是碳氢化合物(HC)排放的又一个机理，也是碳烟及颗粒物(PM)排放和一氧化碳(CO)排放的唯一机理。碳烟的生成需要氧气严重不足，所以主要在非均质燃烧的柴油机中生成，汽油机因为燃料与空气均质混合后才燃烧，并且混合气一般不会太浓，所以一般没有碳烟，颗粒物(PM)排放也很少(但如果有机油进入混合气中，如活塞环坏了导致串机油或燃烧混合油的二冲程汽油机，则也会产生碳烟和颗粒物；

另外，如果汽油机供油系统故障导致供油失控，则也会产生碳烟。氮氧化物(NOx)是由空气中的氧气和氮气反应生成的，包括NO、NO2等，其中又以NO为主，但是空气中的氧气和氮气在大气状态下并不会发生化学反应，只是因为燃烧形成的1200～2400℃的高温环境为氧气和氮气反应生成NO、NO2创造了条件，才造成了氮氧化物(NOx)排放，这就是氮氧化物(NOx)排放的形成机理。铅盐直接来自于燃料。

进一步优化方案，所述边缘计算子系统包括：

筛选模块，用于对所述城市空气数据进行数据筛选，获得时间变化空气数据；

城市空间获取模块，用于基于历史数据获取城市空间数据；

模型构建模块，用于基于所述时间变化空气数据和所述城市空间数据构建所述碳排放时空分析模型。

进一步优化方案，所述模块构建模块包括：

城市模型构建单元，用于基于所述城市空间数据构建城市三维模型；

数字孪生模型是指一个数字仿真模型，它能够在计算机中对某一物理系统进行建模和仿真，并通过实时数据采集和分析来不断更新预测和评估效果。以下是简单的数字孪生模型构建步骤：

确定建模范围：确定所要建立的数字孪生模型

收集数据：收集与所建模型相关的各种数据，包括物理参数、环境条件、运行状态数据等。本申请中这些数据从传感器、设备、监控系统等多个来源获取。

建立物理模型：将所收集到的数据输入到计算机软件中，建立基于物理原理的数学模型。

仿真模拟：利用已经建立好的模型，在计算机上进行数字仿真模拟。这个过程可以模拟和预测在不同条件下的运行状况和表现；

验证和校准：通过实时数据采集和分析，验证所建立的模型和仿真结果是否与实际情况相符，并进行校准优化。这个过程可以不断改进模型的精度和有效性。

应用和更新：将数字孪生模型应用于实际运行中的系统，持续监测和更新数据。

气体流动模型构建单元，用于基于所述时间变化空气数据构建空气流动预测模型；

预测模型的构建为：确定网络结构：基于实际需求确定所需要的输入、隐藏和输出层的数量和节点数。

初始化权重和偏置：权重和偏置是神经网络的核心参数，需要随机初始化一个小的值。权重和偏置控制着信号在神经元之间传递的强度和方向。

前向传播计算：从输入层开始，通过计算每个神经元的加权和，并将其传递给下一层，以计算预测结果。

定义损失函数：损失函数用于衡量预测结果与真实结果之间的差异。常用的损失函数包括均方误差(mean squared error,MSE)和交叉熵(cross-entropy)等；

反向传播优化：通过反向传播算法，计算出每个参数对损失函数的贡献，然后根据梯度下降算法更新权重和偏置的值，以最小化损失函数。

重复迭代：通过多次前向传播和反向传播优化，不断更新权重和偏置的值，直到损失函数收敛为止。

模型匹配单元，用于将所述城市三维模型和所述空气流动预测模型进行参数匹配，获得所述碳排放时空分析模型。

进一步优化方案，所述云计算子系统包括：

分级模块，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放区域进行分级标注，获得城市碳排放分级结果；

预测模块，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放浓度进行预测，获得预测结果；

整合模块，用于将所述城市碳排放分级结果和所述预测结果进行整合分析，获得分析结果；

云储存模块，用于将所述分析结果传输至数据库中进行储存。

本申请中数据库为xml格式；

构建XML数据库通常需要以下步骤：

基于碳排放环境需求确定数据结构：XML数据库中的数据以XML文档的形式存储，因此需要确定数据结构，并定义文档类型定义(DTD)或XML模式(XSD)来描述数据的格式和规则。这些模板包括元素、属性、命名空间等。

设计文档模板：根据数据结构，创建并设计XML文档模板，即定义XML文档中各个元素、属性以及它们之间的关系。

确定存储方案：根据应用需求选择合适的XML数据库系统，如eXist-db、BaseX或MarkLogic等。一些数据库管理系统也支持XML格式的数据导入和查询，例如Oracle和MicrosoftSQLServer。

插入和查询数据：使用提供的API或查询语言，例如XQuery或XPath，将数据插入到数据库中，并从数据库中检索和查询数据。这里需要注意在数据库中保存的XML数据应符合事先定义的DTD或XSD规范。

进行维护和优化：周期性地备份和维护数据库，并优化查询语句和索引，以提高索引效率和查询速度。

进一步优化方案，所述分级模块包括：

阈值范围设置单元，用于碳排放程度阶梯设置碳排放阈值范围；

标注单元，用于基于所述阈值范围对所述碳排放时空分析模型进行颜色标注，获得标注模型；

碳排放分析模块，用于基于所述标注模型对城市碳排放情况进行分析，获得所述城市碳排放分级结果，

进一步优化方案，所述监测预警子系统包括：

显示模块，用于显示所述碳排放时空分析模型和所述分析结果；

监测模块，用于基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放进行监测；

监测结果为：能源总览碳排放监测、煤炭消耗碳排放监测、石油消耗碳排放监测、天然气消耗碳排放监测；电力碳监测模块用于实现全省电力碳排放监测、火电厂碳排放监测、外电碳排放监测、各地市碳排放监测、行业碳排放监测、重点用能企业碳排放监测；零碳减排监测模块用于实现全省清洁能源碳减排监测、水电碳减排监测、光伏电力碳减排监测、光伏电力碳减排监测、风电电力碳减排监测、外电碳减排监测、电池储能碳减排监测、充电桩及电动汽车碳减排监测。

预警模块，用于基于所述分析结果对城市碳排放进行预警。

碳排放计算分析引擎计算获得计算分析结果，将计算分析结果进行三维可视化并生成报告。在本实施例中，基于碳排放计算分析引擎，利用BI轻量化引擎，将计算分析结果以三维的形式进行可视化，同时生成计算分析报告，三维呈现让计算分析结果更加直观地体现，分析报告可以提供计算依据、计算结果、优化建议等内容，为优化提供支撑和依据。

实施例二

如图2所示，本实施例中提供一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，包括：

基于时间节点和边缘检测数据站获取城市空气数据；

基于城市空间和所述城市空气数据构建碳排放时空分析模型；

基于所述碳排放时空分析模型对城市碳排放进行分析，获得分析结果；

所述分析结果对城市碳排放进行预警。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。