[发明专利]一种多情景建筑碳排放预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种多情景建筑碳排放预测方法及装置，属于碳排放预测技术领域，方法包括步骤：根据建筑能源消耗和碳排放现状分析，获取建筑能源消耗和碳排放量的历史数据和获取建筑碳排放量的影响因素；结合所述历史数据和所述影响因素，构建包含各建筑种类、终端用能部门和终端用能设备的建筑LEAP情景模型；将设定的情景内容和所述情景内容相对应的情景参数输入到所述建筑LEAP情景模型中预测获得一定时间段内的建筑碳排放量、碳达峰时间和峰值，本发明能够针对建筑运营期的碳排放量进行有效预测，预测偏离率小，准确度高。

技术领域

本发明属于碳排放预测技术领域，具体涉及一种多情景建筑碳排放预测方法及装置。

背景技术

建筑全过程碳排放总量占全社会碳排放的比重近一半左右。其中，建筑运行阶段碳排放量又占建筑全过程碳排放总量大部分比例。当前CO₂排放量持续上升，但对于一定区域范围内实现碳排放达峰是一个至关重要事项，其有效预测对于制定碳排放达峰行动方案起到关键的决策作用和指引。建筑部门减排潜力达到74％，在三大能耗部门中占据首位，是工业部门减排潜力的1.5倍，可为碳排放提前达峰贡献约50％的节能量。因此，建筑部门是应对气候变化和节能减排的重点领域，同时也是实现碳达峰的关键。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种多情景建筑碳排放预测方法及装置，能够针对建筑运营期的碳排放量进行有效预测，预测偏离率小，准确度高。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

一方面，本发明提供了一种多情景建筑碳排放预测方法，包括如下方法步骤：

根据建筑能源消耗和碳排放现状分析，获取建筑能源消耗和碳排放量的历史数据和获取建筑碳排放量的影响因素；

结合所述历史数据和所述影响因素,根据建筑种类用途构建包含六层分类结构的建筑LEAP情景模型；

将设定的情景内容和所述情景内容相对应的情景参数输入到所述建筑LEAP情景模型中预测获得一定时间段内的建筑碳排放量、碳达峰时间和峰值。

进一步的，所述影响因素包括城镇/农村人口、人均建筑面积、建筑面积能耗强度和能源碳排放强度。

进一步的，所述历史数据的建筑能源消耗和碳排放量的获取计算采用公式分别表示为：

建筑能源消耗：

BE＝BE_b-TE+EH+BE₀

式中，BE为建筑能耗，BE_b为建筑能耗基础量，TE为交通能耗扣除量，EH为供暖能耗修正量，BE₀为其他部门建筑能耗；

碳排放量：

建筑碳排放＝化石能源消费量*碳排放因子+电力能源消费量*碳排放因子+热力能源消费量*碳排放因子。

进一步的，所述建筑LEAP情景模型包括由上而下设置的建筑、建筑种类、建筑子种类、终端用能部门、终端用能设备和能源类型六层结构。

进一步的，所述终端用能部门的终端能源消耗产生的碳排放量计算公式：

式中，C为碳排放量；AL为某一能源类型在某一终端用能部门使用某一种终端用能设备的利用率；EI为能耗强度；a为终端用能部门；b为终端用能设备；c为能源类型；EF为能源类型的碳排放系数。

进一步的，所述建筑碳排放量计算公式为：

C＝C_E*E_S*S_P*U*P_t