[发明专利]一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及介质

说明书

一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、设备及介质。二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法包括以下内容：二氧化碳减排潜力曲线的函数化；二氧化碳减排潜力曲线的相关性分析；二氧化碳减排潜力曲线的函数型主成分分析；二氧化碳减排潜力曲线的函数型聚类分析；二氧化碳减排潜力曲线的函数型线性回归分析。本发明提供的一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、设备及介质能够系统地对企业、行业和地区层面的二氧化碳减排潜力曲线进行特征识别，挖掘潜在的减排能力、具有的减排难度和减排特点，从技术手段上解决了二氧化碳减排潜力曲线在形态含义上难以解释的问题。

技术领域

本发明涉及新型电力系统构建技术领域，尤其涉及一种服务于新型电力系统构建的二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及介质。

背景技术

随着气候变化不断加剧，控制温室气体的排放量已经成为了全球性问题，各个国家都在采用各种各样的减排措施以降低温室气体的排放，一个行业或地区的减排目标设置、减排方案设计和减排任务分配需要结合各个行业或地区的实际特征制定，而现实中各个行业或地区碳减排的真正潜力和减排难度各不相同，如何根据行业的减排潜力特征制定和实施一个有效的减排方案，是一个重要的现实问题。

现有的技术方案存在三个方面的缺陷。第一，各地区之间、各行业之间的减排潜力曲线特征既存在差异性，也存在关联性。现有的方案或是为全国建立统一的减排潜力曲线特征识别方案，或是仅针对单一地区、单一行业进行识别，前者忽视了不同减排潜力曲线特征之间差异性，后者忽视了其关联性。因此，本发明为各地区、各行业提供一个统一的识别方案，兼顾减排潜力曲线特征的差异性和关联性，识别出的减排潜力曲线特征既可以反映单一个体的独特性，也可以反映不同个体之间的关联。

第二，二氧化碳减排潜力曲线的特征包括多种类型，如：减排难度随着减排潜力不断释放过程的变化趋势，不同行业减排潜力曲线之间的相似性和异质性，以及减排潜力曲线与基准碳排放强度之间的关系等。对于任一特征的忽视会导致方案的有效性大幅下降。本发明提供一套系统性的二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法，全方位地对样本的二氧化碳减排潜力曲线特征进行识别。

第三，对二氧化碳减排潜力曲线特征的识别，不可避免地会受到随机因子的影响，大幅降低识别结果的准确性。本发明采用函数型数据分析方法，最大可能地恢复减排潜力曲线的形状，减少噪声的干扰，深入识别二氧化碳减排潜力曲线的特征。

发明内容

本发明的目的是为了构建出一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及介质，兼顾减排潜力曲线特征的差异性和关联性，减少随机因子的干扰，全方位地解析各主体减排难度随着减排潜力不断释放过程的变化趋势，不同行业减排潜力曲线之间的相似性和异质性，以及减排潜力曲线与基准碳排放强度之间的关系等。并提供一种计算机设备，作为二氧化碳减排潜力曲线特征识别系统的实体。并提供一种计算机可读存储介质，作为所需计算机程序的载体。

本发明采用如下的技术方案。本发明提供了一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，数据采集及数据预处理，

步骤2，应用B样条基函数拟合和粗糙惩罚法平滑原始二氧化碳减排潜力曲线，构建二氧化碳减排潜力曲线的函数；

步骤3，根据步骤2得到的拟合二氧化碳减排潜力曲线，通过协方差和皮尔逊相关系数，判定不同行业减排潜力曲线之间的关联性；

步骤4，将函数化后的二氧化碳减排潜力曲线数据进行函数型主成分提取，确定主成分数量，获取主成分曲线，并计算各个工业行业在各个主成分上的得分；

步骤5，根据步骤4得到的主成分得分，对二氧化碳减排潜力曲线进行函数型聚类；

步骤6，以函数化后的二氧化碳减排潜力曲线数据作为解释变量，以碳减排效率指标数据作为被解释变量，构建函数型线性回归模型，得出二氧化碳减排潜力曲线与碳减排效率指标的相关关系。