(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 202211128263.1 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 中国光大绿 色技术创新研究院有限 公司 地址 中国香港新界白石角香港科 学园第3 期16W， 5楼515 -516室 申请人 光大环境科技 （中国） 有限公司 　 光大环保技 术研究院 （深圳） 有限公 司 (72)发明人 吴沐彦　肖诚斌　王博　辛芳　 陈一锌　赵彬　 (74)专利代理 机构 北京市磐华 律师事务所 11336 专利代理师 高伟(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 城市交通碳排放预测方法、 装置、 电子设备 和存储介质 (57)摘要 本申请提供一种城市交通碳排放预测方法、 装置、 电子设备和存储介质， 所述方法包括： 构建 城市交通碳排放预测模型； 获取历史的城市交通 碳排放相关数据； 基于预设的影 响因子参数和历 史的城市交通碳排放相关数据确定第一类城市 交通碳排放影 响因子； 基于第一类城市交通碳排 放影响因子通过城市交通碳排放预测模型确定 未来的城市交通碳排放预测值； 判断未来的城市 交通碳排放预测值与预设的城市交通碳排放目 标值是否相符， 并在不相符时， 调整影响因子参 数和城市交通碳排放目标值， 以使基于调整后的 影响因子参数得到的未来的城市交通碳排放预 测值与调整后的城市交通碳排放目标值相符。 本 申请打破了相关技术的局限， 能够为未来政策制 定提供量 化参考。 权利要求书3页 说明书22页 附图4页 CN 115496275 A 2022.12.20 CN 115496275 A 1.一种城市交通 碳排放预测方法， 其特 征在于， 包括： 构建城市交通 碳排放预测模型； 获取历史的城市交通 碳排放相关数据； 基于预设的影响因子参数和所述历史的城市交通碳排放相关数据确定第一类城市交 通碳排放影响因子； 基于所述第一类城市交通碳排放影响因子通过所述城市交通碳排放预测模型确定未 来的城市交通 碳排放预测值； 判断所述未来的城市交通碳排放预测值与 预设的城市交通碳排放目标值是否相符， 并 在不相符时， 调整所述影响因子参数和所述城市交通碳排放 目标值， 以使基于调整后的所 述影响因子参数得到的未来的城市交通碳排放预测 值与调整后的所述城市交通碳排放目 标值相符。 2.如权利要求1所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述调整所述影响因子 参数和所述城市交通碳排放目标值， 以使基于调整后的所述影响因子参数得到的未来的城 市交通碳排放预测值与调整后的所述城市交通 碳排放目标值相符， 包括： 基于调整后的所述影响因子参数和所述历史的城市交通碳排放相关数据确定第一类 城市交通 碳排放影响因子； 基于所述第一类城市交通碳排放影响因子通过所述城市交通碳排放预测模型确定未 来的城市交通 碳排放预测值； 判断所述未来的城市交通碳排放预测值与调整后的所述城市交通碳排放目标值是否 相符， 如果否， 重新调整所述影响因子参数和所述城市交通碳排放目标值， 并重复以上步 骤， 直至所述未来的城市交通 碳排放预测值与调整后的所述城市交通 碳排放目标值相符。 3.如权利要求1所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述构建城市交通碳排 放预测模型， 包括： 对城市的交通类型进行分类； 根据所述分类的结果构建所述城市交通 碳排放预测模型。 4.如权利要求1所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述第 一类城市交通碳 排放影响因子包括未来的机动车电动化比例。 5.如权利要求4所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述影响因子参数包括 在所述城市交通 碳排放目标值时， 机动车电动化比例的最终值。 6.如权利要求5所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述基于预设的影响因 子参数和所述历史的城市交通碳排放相关数据确定第一类城市交通碳排放影响因子， 包 括： 根据历史的机动车中的电动车 数量和非电动车 数量确定历史的机动车电动化比例； 根据所述历史的机动车电动化比例和所述机动车电动化比例的最终值确定所述未来 的机动车电动化比例。 7.如权利要求6所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述历史 的机 动车电动化比例和所述机动车电动化比例的最终值确定所述未来的机动车电动化比例， 包 括： 选取S形曲线模型；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115496275 A 2基于所述历史 的机动车电动化比例和所述机动车电动 化比例的最终值通过所述S形曲 线模型计算所述未来的机动车电动化比例。 8.如权利要求4～7中任意一项所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述基 于所述第一类城市交通碳排放影响因子通过所述城市交通碳排放预测模型确定未来的城 市交通碳排放预测值， 包括： 确定第二类城市交通碳排放影响因子， 所述第 二类城市交通碳排放影响因子包括以下 至少之一： 机动车的直接排 放强度、 机动车的用电排 放强度、 未来的机动车 数量； 基于所述未来的机动车电动化比例和所述第二类城市交通碳排放影响因子通过所述 城市交通 碳排放预测模型确定所述城市交通 碳排放预测值。 9.如权利要求8所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述基于所述未来的机 动车电动化比例和所述第二类城市交通碳排放影响因子通过所述城市交通碳排放预测模 型确定所述城市交通 碳排放预测值， 包括： 根据所述未来的机动车电动化比例、 所述机动车的用电排放强度、 所述未来的机动车 数量计算电动车碳 排放量； 根据所述未来的机动车电动化比例、 所述机动车的直接排放强度、 所述未来的机动车 数量计算非电动车碳 排放量； 根据所述电动车碳 排放量和所述非电动车碳 排放量计算所述城市交通 碳排放预测值。 10.如权利要求8所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 当所述第二类城市交 通碳排放影响因子是机动车的直接排放强度时， 所述确定第二类城市交通碳排放影响因 子， 包括： 根据机动车的平均 行驶路程、 机动车的每公里能耗和机动车的单位能耗碳排放量计算 所述机动车的直接排 放强度。 11.如权利要求8所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 当所述第二类城市交 通碳排放影响因子是机动车的用电排放强度时， 所述确定第二类城市交通碳排放影响因 子， 包括： 根据机动车的单位电耗碳排放量变化趋势和历史的机动车的单位电耗碳排放量确定 未来的机动车的单位电耗 碳排放量； 根据机动车的平均 行驶路程、 机动车的每公里能耗和所述未来的机动车的单位电耗碳 排放量计算所述机动车的用电排 放强度。 12.如权利要求8所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 当所述第二类城市交 通碳排放影响因子是未来的机动车数量时， 所述确定第二类城市交通碳排放影响因子， 包 括： 当机动车的类型为公共车辆时， 所述未来的机动车 数量等于历史的机动车 数量； 当机动车的类型为私家车时， 根据历史的机动车 数量确定所述未来的机动车 数量。 13.如权利要求12所述的城市交通碳排放预测方法， 其特征在于， 所述根据历史 的机动 车数量确定未来的机动车 数量， 包括： 确认未来的汽车消费能力值； 根据所述历史的机动车 数量和历史的汽车消费能力值计算回归常数； 根据所述回归常数和所述未来的汽车消费能力值计算所述未来的机动车 数量。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115496275 A 3