(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211066823.5 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 无锡市低碳研究院有限公司 地址 214028 江苏省无锡市新吴区菱湖大 道111-32号软件园天鹅座C 栋1006室 (72)发明人 籍春蕾　赵兴树　单春生　孔庆瑛　 范吉婴　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 袁瑞红 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理 系统及方法 (57)摘要 本发明涉及大数据技术领域， 具体为一种基 于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法， 包括： 双碳数据采集模块、 数据库、 数据处理模 块、 碳数据分析模块和碳排放预警模块， 通过双 碳数据采集模块采集碳排放和碳达峰数据， 通过 数据库存储采集到的全部数据， 通过数据处理模 块对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类， 在 分类后将同类别的数据进行整合处理， 通过碳数 据分析模块分析整合后的数据并预测企业的碳 排放峰值和碳达峰时间， 通过碳排放预警模块依 据预测结果分析企业的碳中和时耗是否异常并 进行预警， 帮助企业及时采取减排措施以缩短碳 达峰时间， 进一 步降低了碳中和难度。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115423187 A 2022.12.02 CN 115423187 A 1.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统， 其特征在于： 所述系统包括： 双碳数 据采集模块、 数据库、 数据处 理模块、 碳数据分析模块和碳 排放预警模块； 所述双碳数据采集模块的输出端连接所述数据库的输入端， 所述数据库的输出端连接 所述数据处理模块的输入端， 所述数据处理模块的输出端连接所述碳数据分析模块的输入 端， 所述碳数据分析模块的输出端连接所述 碳排放预警模块的输入端； 所述双碳数据采集模块用于采集碳排放和碳达峰数据， 将采集到的全部数据传输到数 据库中； 所述数据库用于存 储采集到的全部数据； 所述数据处理模块用于对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类， 在分类后将同类别 的数据进行整合处 理； 所述碳数据分析模块用于分析整合后的数据并预测企业的碳 排放峰值和碳达峰时间； 所述碳排放预警模块用于依据预测结果分析企业的碳中和时耗是否异常并进行 预警。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统， 其特征在于： 所述双碳数据采集模块包括 碳达峰数据采集单 元和排放峰值采集单 元； 所述碳达峰数据采集单 元和排放峰值采集单 元的输出端连接所述数据库的输入端； 所述碳达峰数据采集单 元用于采集 不同企业以往每年的碳达峰时间数据； 所述排放峰值采集单 元用于采集企业对应时间的碳 排放峰值数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统， 其特征在于： 所述数据处 理模块包括差异分析 单元和分类整合处 理单元； 所述差异分析单元的输入端连接所述数据库的输出端， 所述差异分析单元的输出端连 接所述分类整合处 理单元的输入端； 所述差异分析单元用于分析以往不同企业间的碳达峰时间和碳排放峰值的综合差异 度； 所述分类整合处理单元用于将 企业进行分类， 分类完成后将属于同类别的企业的碳达 峰时间以及碳 排放峰值数据进行整合， 将整合后的数据传输 到所述碳数据分析模块中。 4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统， 其特征在于： 所述碳数据分析模块包括整合数据分析 单元、 峰值预测单 元和碳达峰时间预测单 元； 所述整合数据分析单元的输入端连接所述分类整合处理单元的输出端， 所述整合数据 分析单元的输出端连接所述峰值预测单元的输入端， 所述峰值预测单元的输出端连接所述 碳达峰时间预测单 元的输入端； 所述整合数据分析单元用于分析整合后的数据： 同类别企业以往每年的碳排放峰值数 据以及碳达峰时间数据； 所述峰值预测单 元用于预测企业今年的碳 排放峰值； 所述碳达峰时间预测单元用于依据预测得到的碳排放峰值预测企业今年的碳达峰时 间。 5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统， 其特征在于： 所述碳排放预警模块包括预警对象筛 选单元和预警信号传输单 元； 所述预警对象筛选单元的输入端连接所述碳达峰时间预测单元的输出端， 所述预警对 象筛选单元的输出端连接所述预警信号传输单 元的输入端；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115423187 A 2所述预警对象筛选单元用于设置碳排放时间阈值， 比较预测的碳达峰时间和阈值， 筛 选出预警对象： 碳 排放时间晚于时间阈值的企业； 所述预警信号传输单元用于向筛选出的预警对象传输碳中和时耗异常预警信号， 提醒 对应企业做好减排措施。 6.一种基于大 数据的碳达峰碳中和数据处 理方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： Z1： 采集企业以往每年的碳达峰时间数据和碳 排放峰值数据； Z2： 对采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类， 在分类后将同类别的数据进行整合处 理； Z3： 分析整合后的数据， 预测企业今年的碳 排放峰值和碳达峰时间； Z4： 比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间， 筛 选出预警对象并发送预警信号。 7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法， 其特征在于： 在步骤Z1中： 采集到在以往n年中： 不同企业在第n年的碳达峰时间集合为T＝{T1， T2， …， Tm}， 对应企业的碳 排放峰值集合为C＝{C1， C2， …， Cm}， 其中， m表示企业数量； 在步骤Z2中： 将企业随机分为k类， 每类企业数量大于1， 选择最佳的分类方式： 得到在 随机一种分类方式中每类企业的碳达峰平均间隔时长集合为t＝{t1， t2， …， tk}， 所述碳达 峰平均间隔时长指的是获取到同一类别中企业两两之间的碳达峰间隔时长后求得 的碳达 峰间隔时长平均值， 平均碳排放峰值集合为 根据下列公式计算按对 应分类方式将企业进行分类的适配度L i： 其中， tj表示随机一类企业的碳达峰平均间隔时长， 表示随机一类企业的平均碳排 放峰值， 通过相同方式计算得到按不同分类方式将企业进行分类的适配度集合为L＝{L1， L2，…， Lp}， 其中， 共有p种分类方式， 选择适配度最高的分类方式作为最佳分类方式， 按最 佳分类方式将企业进行分类， 并将同类别的企业数据进行整合处 理。 8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法， 其特征在于： 在步骤Z3中： 分析整合后的数据： 获取到随机一个企业所属类别中所有企业第n年的碳达峰 时间集合为T ’＝{T1’， T2’，…， Tq’}， 对应企业的碳排放峰值集合为C ’＝{C1’， C2’，…， Cq’}， 其中， 对应企业所属类别中共有q个企业， 获取到对应企业以往n年的碳排放峰值序列 为A(0)＝{A(0)(1)， A(0)(2)，…， A(0)(n)}， 构造累加生成序列为A(1)＝{A(1)(1)， A(1)(2)，…， A(1) (n)}， 其中， 令Y(1)为A(1)的紧邻均值生成序列， Y(1) ＝{Y(1)(2)， Y(1)(3)，…， Y(1)(n)}， 根据下列公式构造数 据矩阵M和数据向量 N： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115423187 A 3