[发明专利]一种电碳因子确定方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种电碳因子确定方法，其特征在于，包括：

根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果；其中，每个目标聚类结果中包括用电模式和行业类型相同属于的企业；

针对任一目标聚类结果，根据该目标聚类结果中企业的用电数据，确定企业的用电排序时间序列；

根据所述用电排序时间序列，确定所述用电数据的时间序列非参分布模型；

根据所述时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型；

根据所述参数分布模型，确定所述目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据企业在预设时长内的用电数据和企业所属的行业类型，对企业进行聚类处理，得到至少一个目标聚类结果，包括：

基于时间序列聚类方法，根据企业在预设时长内的用电数据进行聚类，得到多个初始聚类结果；

根据企业所属的行业类型，对每个初始聚类结果所包括企业进行分类，得到至少一个所述目标聚类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用电排序时间序列，确定所述用电数据的时间序列非参分布模型，包括：

对所述用电排序时间序列进行拟合，确定至少一个候选随机过程模型；

按照预设评估指标，对每个候选随机过程模型进行评估，根据评估结果选出一个候选随机过程作为所述用电数据的时间序列非参分布模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标聚类结果中包括至少两个参考企业；每个参考企业的电碳因子已知；

相应的，所述方法还包括：

针对任一时间点，根据两个参考企业的用电量排序关系、排序处于两个参考企业之间的未知电碳因子的企业数量、待补充用电数据的数量以及所述时间序列非参分布模型，对原有企业的用电数据进行补充。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述转换关系中包括所述时间序列非参分布模型与参数分布密度函数和参数分布的累积分布函数之间的关系；

相应的，根据所述时间序列非参分布模型，结合非参分布与参数分布的转换关系，确定各企业用电数据的参数分布模型，包括：

确定候选核函数集合；

针对候选核函数集合中的每个候选核函数，执行如下步骤：将所述候选核函数作为所述参数分布密度函数的目标核函数，并根据所述目标核函数确定参数分布的目标累积分布函数；根据所述目标核函数、目标累积分布函数和补充后的企业用电数据，生成一个随机过程的第一数据样本；根据所述时间序列非参分布模型，生成一个随机过程的第二数据样本；确定所述第一数据样本和第二数据样本之间的误差损失；

确定误差损失最小的候选核函数作为参数分布的最终核函数，并根据所述最终核函数确定各企业用电数据的参数分布模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述参数分布模型，确定所述目标聚类结果中每个企业对应的电碳因子，包括：

针对任一未知电碳因子的目标企业，确定所述目标聚类结果中各参考企业各自对应的加权系数；

根据各参考企业各自对应的加权系数以及各参考企业各自的电碳因子，确定所述目标企业的电碳因子。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

针对任一目标企业，获取所述目标企业在目标时间段内的用电数据；

根据所述用电数据和所述目标企业的电碳因子，确定所述目标企业在所述目标时间段内的排碳量；其中，所述目标企业为医院。