(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 202211385177.9 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人 国网上海市电力公司 地址 200126 上海市浦东 新区源深路1 122 号 (72)发明人 陈赟　周翔　周敏　沈浩　潘智俊　 赵文恺　王佳裕　傅超然　王晓慧　 洪祎祺　黎灿兵　汪鑫　 (74)专利代理 机构 上海元好知识产权代理有限 公司 31323 专利代理师 张双红　张静洁 (51)Int.Cl. G06F 17/10(2006.01) G06F 17/11(2006.01) G06K 9/62(2022.01)G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 城市区域 碳排放实时计算方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种城市区域碳排放实时计 算方法和系统， 该方法包括： 获取城市区域对应 的日能源数据集； 通过K ‑means聚类算法对日能 源数据集进行第一层聚类， 得到第一聚类结果； 根据第一聚类结果， 选取得到与能源用户对应的 典型日样本数据集； 通过K ‑means聚类算法对典 型日样本数据集中的各个能源用户进行第二层 聚类， 得到第二聚类结果； 基于目标簇数对应的 第二聚类结果中的样本数据， 计算各簇聚类中心 对应的单位电力碳排放量； 获取各个能源用户的 实时用电量、 各个能源用户所属簇对应的单位电 力碳排放量， 以便于计算得到城市区域所有能源 用户的实时碳排放量。 本发明能够解决现有的碳 排放计算方案比较复杂， 且准确度较低的问题。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115438294 A 2022.12.06 CN 115438294 A 1.一种城市区域 碳排放实时计算方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1： 获取城市区域对应的日能源数据集； 步骤S2： 通过K ‑means聚类算法对所述日能源数据 集进行第一层聚类， 得到第一聚类结 果， 其中， 所述第一聚类结果 为第一预设数量个日能源数据组成的日能源数据集； 步骤S3： 获取聚类中心， 并从第一预设数量个日能源数据组成的所述日能源数据集中 选取距所述聚类中心最近的第二预设数量个日能源数据， 得到与能源用户对应的典型日样 本数据集； 步骤S4： 通过K ‑means聚类算法对所述典型日样本数据集中的各个能源用户进行第二 层聚类， 得到第二聚类结果， 并计算在不同的给定簇数时第二聚类结果的轮廓系数， 以获取 最大轮廓系数对应的给定 簇数， 并将最大轮廓系数对应的所述给定 簇数标记为目标簇数； 步骤 S5： 基于所述目标簇数对应的第二聚类结果中的样本数据， 计算各簇聚类 中心对 应的单位电力碳 排放量； 步骤S6： 获取各个能源用户的实时用电量、 各个能源用户所属簇对应的单位电力碳排 放量， 并根据各个能源用户的所述实时用电量和各个能源用户所属簇对应的所述单位电力 碳排放量计算得到城市区域所有能源用户的实时碳 排放量。 2.如权利要求1所述的城市区域 碳排放实时计算方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2包括： 步骤S21： 从所述日能源数据集中随机 选取多个日能源数据， 作为初始聚类中心； 步骤S22： 计算每次迭代时所述日能源数据集中每一日能源数据至所有初始聚类中心 的最大距离； 步骤S23： 比较除当前次迭代时已选取的初始聚类中心之外的各个日能源数据至所有 所述初始聚类中心的最大距离的范数的大小， 并选取最大范数值所对应的日能源数据作为 新的初始聚类中心； 步骤S24： 重复所述步骤S22和所述步骤S23， 直至达到预设迭代次数， 选择出所有的初 始聚类中心； 步骤S25： 根据 所有的所述初始聚类 中心对所述日能源数据集进行聚类， 以得到第一聚 类结果。 3.如权利要求2所述的城市区域碳排放实时计算方法， 其特征在于， 所述步骤S22的计 算公式表示如下： 其中， 为第 个日能源数据至所有初始聚类中心的最大距离， 为第 个 日能源数据至初始聚类中心 的欧式距离， 且在第 次迭代， 当 时， ， 为日能源数据集， 且 中的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115438294 A 2个样本作为初始聚类中心集 ， 所述 ， 为初始聚类 中心的数量， 且有 ， 。 4.如权利要求3所述的城市区域碳排放实时计算方法， 其特征在于， 所述步骤S25之后， 所述方法还 包括： 步骤S26： 计算所述第一聚类结果的轮廓系数； 步骤S27： 选取使得 所述轮廓系数最大的初始聚类中心数量作为 最佳聚类 个数。 5.如权利要求 4所述的城市区域 碳排放实时计算方法， 其特 征在于， 所述 步骤S26包括： 步骤S261： 计算所述第一聚类结果中每一样本的轮廓系数； 步骤S262： 根据每一样本的所述轮廓系数确定所述第一聚类结果的轮廓系数。 6.如权利要求5所述的城市区域 碳排放实时计算方法， 其特 征在于， 所述步骤S261的计算公式表示如下： 其中， 为第一聚类结果中第 个样本的轮廓系数， 为第 个样本到同簇 其它 样本的平均距离， 为第 个样本到其它簇包 含的所有样本的平均距离的最小值； 所述步骤S262的计算公式表示如下： 其中， 为第一聚类结果的轮廓系数， 为第一聚类结果中的样本数量。 7.如权利要求6所述的城市区域 碳排放实时计算方法， 其特 征在于， 所述 步骤S5包括： 步骤S51： 基于能源消费数据的排 放因子法计算单个城市区域的能源用户总碳 排放量； 步骤S52： 获取各簇聚类 中心对应的能源用户总耗电量， 并确定各簇聚类 中心对应的能 源用户总碳排放量， 以及根据各簇聚类中心对应的所述能源用户总碳排放量和所述能源用 户总耗电量 生成各簇聚类中心对应的所述单位电力碳 排放量。 8.如权利要求7所述的城市区域碳排放实时计算方法， 其特征在于， 所述步骤S51的计 算公式表示如下： 其中， 为城市区域的能源用户总碳排放量， 为城市区域的能源用户消费一次 电力产生的碳排放量， 为城市区域的能源用户消费天然气产生的碳排放量， 为 城市区域的能源用户消费石油产生的碳排放量， 为城市区域的能源用户消费煤炭产 生的碳排放量。 9.如权利要求8所述的城市区域碳排放实时计算方法， 其特征在于， 所述步骤S6中， 计 算得到城市区域所有能源用户的实时碳 排放量的计算公式表示如下：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115438294 A 3