[发明专利]一种基于交通运输的碳排放量预测方法及设备

说明书

本发明公开了一种基于交通运输的碳排放量预测方法及设备，属于碳排放技术领域，用于解决：现有的城市交通网络的动态随机时变特征不能很好为用户实时地提供合理的路径行程时间范围，以及提供最佳的交通运输路径的技术问题。方法包括：确定碳排放要素；对碳排放要素进行核算，得到交通运输碳排放因子；根据交通运输碳排放因子，确定交通运输碳排放总量；对交通运输碳排放总量进行平稳化修正，得到最优决策；对最优决策进行平稳优化，建立优化后综合自回归移动平均模型；通过优化后综合自回归移动平均模型输出的最终预测结果，建立碳排放变化曲线，以便于根据碳排放变化曲线实现对交通运输路径的规划。

技术领域

本申请涉及碳排放领域，尤其涉及一种基于交通运输的碳排放量预测方法及设备。

背景技术

碳中和的八大重点领域包括电力、交通、工业、新材料、建筑、农业、负碳排放以及信息通信与数字化领域。其中，交通领域产生的碳排放占全球碳排放总量的10.7%，值得关注的是，在能源、工业等部门碳排放增速趋缓甚至下降时，交通部门碳排放却仍呈现出近中期快速增长的趋势。碳排放量持续提升，产生温室效应带来的问题越来越严重。

现有的碳排放核算方法，以及碳减排潜力预测对交通运输领域不能很好的实时反映碳排放的动态特征。根据出发时刻来实时地为用户提供合理的路径行程时间范围也难以实现，不能很好的根据碳排放量来预测交通运输网络的环境特征，为用户出行或者运输做出最佳的路线选择。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于交通运输的碳排放量预测方法及设备，用于解决如下技术问题：现有的城市交通网络的动态随机时变特征不能很好为用户实时地提供合理的路径行程时间范围，以及提供最佳的交通运输路径。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种基于交通运输的碳排放量预测方法，其特征在于，所述方法包括：确定碳排放要素；对所述碳排放要素进行核算，得到交通运输碳排放因子；根据所述交通运输碳排放因子，确定交通运输碳排放总量；对所述交通运输碳排放总量进行平稳化修正，得到最优决策；对所述最优决策进行平稳优化，建立优化后综合自回归移动平均模型；通过所述优化后综合自回归移动平均模型输出的最终预测结果，建立碳排放变化曲线，以便于根据所述碳排放变化曲线实现对交通运输路径的规划。

本申请实施例通过首先确定碳排放要素，然后得到交通运输碳排放总量，然后再对交通运输碳排放总量进行平稳化修正与优化，得到优化后的综合自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model，ARIMA），然后得到最终预测结果，最终确定交通运输的路径规划，能够更好地利用城市交通网络的动态随机时变特征，根据出发时刻来实时地为用户提供合理的路径行程时间范围，还可根据碳排放变化曲线以及出发时刻为用户提供精确的行程时间区间和区域区间范围，为用户生成最短的可靠路径，避免用户迟到。

在一种可行的实施方式中，确定碳排放要素，具体包括：通过对地理区域进行划分，得到地理范围边界要素；其中，所述地理区域至少包括以下任一项：行政区域、城市、城市群以及都市圈；根据交通运输中二氧化碳排放源，得到交通碳排放链要素；其中，所述二氧化碳排放源为车辆直接排放的二氧化碳以及自能源供应排放的二氧化碳；根据交通运输方式，得到交通方式类别要素；其中，所述交通运输方式至少包括以下任一项：对内交通、对外交通、客运交通以及货运交通；根据交通出行区域空间的不同，得到交通活动特征要素；其中，所述交通出行区域空间为内部交通空间、外部交通空间以及过境交通空间；通过所述地理范围边界要素、所述交通碳排放链要素、所述交通方式类别要素以及所述交通活动特征要素，确定出所述碳排放要素。

本申请实施例通过首先明确地理范围边界区域，可以让有关碳排放的相关要素更加的清晰，误差越小，越容易对某一区域进行精确地测量。