一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法与流程

1.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。


背景技术：

2.碳达峰就是指在某一个时点，二氧化碳的排放不再增长达到峰值，之后逐步回落，碳达峰是二氧化碳排放量由增转降的历史拐点，碳中和是指排放的二氧化碳与自然吸收的二氧化碳量相等，实现正负抵消，达到相对“零排放”。
3.对企业碳达峰碳中和数据进行分析处理能够帮助企业了解自身的碳排放情况，以进一步实行有效的减排措施。
4.现有技术中通过大数据采集并分析碳数据存在以下缺陷或问题：
5.1、现有技术中通过大数据采集并分析碳数据，由于不同类型的企业的碳排放数据差异很大，整体分析会降低分析结果的准确性；
6.2、现有技术在采集大量的碳数据的时候可能会存在虚假错误的数据，这些数据不能及时剔除，同样会降低分析结果的准确性，无法提前预测企业大致的碳达峰时间，导致无法帮助企业降低碳中和难度。


技术实现要素：

7.针对现有技术的不足，本发明公开了一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的现有技术中通过大数据采集并分析碳数据，由于不同类型的企业的碳排放数据差异很大，整体分析会降低分析结果的准确性，而且在采集大量的碳数据的时候可能会存在虚假错误的数据，这些数据不能及时剔除，同样会降低分析结果的准确性，无法提前预测企业大致的碳达峰时间，导致无法帮助企业降低碳中和难度的问题。
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法，包括如下操作过程：
9.s1、数据采集；
10.s2、根据企业类型的不同，对企业进行分类；
11.s3、采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类后将同类别的异常数据进行筛选剔除；
12.s4、进一步，在分类后将同类别数据进行整合处理；
13.s5、预测企业今年的碳排放峰值和碳达峰时间；
14.s6、比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间；
15.s7、筛选出预警对象并向企业发送预警信号；
16.s8、企业收到发现预警信号，并及时作出处理。
17.作为本发明的优选技术方案，s1步骤中，对于数据的采集过程中，一般采集企业以
往每年的碳达峰时间数据和碳排放峰值数据。
18.作为本发明的优选技术方案，s2步骤中，根据企业类型的不同将采集到的并存入数据库中的碳排放和碳达峰数据进行分类。
19.作为本发明的优选技术方案，对于分类后的同一类企业中碳排放和碳达峰数据的极端且不合理的数据进行剔除。
20.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，包括：数据采集模块、数据库、数据处理模块、数据分析模块和预警模块，所述数据采集模块的输出端连接数据库的输入端，所述数据库的输出端连接数据处理模块的输入端，所述数据处理模块包括分类整合单元与极值剔除单元
21.作为本发明的优选技术方案，所述数据处理模块的输出端连接数据分析模块的输入端，所述数据分析模块的输出端连接预警模块的输入端，所述数据库用于存储数据采集模块采集到的碳排放和碳达峰数据。
22.作为本发明的优选技术方案，所述数据分析模块分析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并预测企业今年的碳排放峰值；进而根据预测得到的碳排放峰值来预测企业今年的碳达峰时间。
23.作为本发明的优选技术方案，所述预警模块用于向企业发出碳中和时耗异常预警信号，提醒对应企业做好减排措施。
24.本发明公开了一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，其具备的有益效果如下：
25.该基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，通过根据企业类型的不同，对企业进行分类，避免如果不同企业的碳排放数据差异过大，将对应企业的碳数据加入一并分析，会降低分析结果的准确性
26.该基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，通过将采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类后将同类别的异常数据进行筛选剔除，进一步避免采集错误的极端数据对分析结果造成的影响，进一步保证分析结果的准确性。
27.该基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，通过数据分析模块分析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并预测企业今年的碳排放峰值，进而根据预测得到的碳排放峰值来预测企业今年的碳达峰时间，最后通过预警模块向企业发出碳中和时耗异常预警信号，提醒对应企业做好减排措施，降低碳中和难度。
附图说明
28.图1为本发明基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法流程图。
具体实施方式
29.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
30.本发明实施例公开一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，包括：数据采
集模块、数据库、数据处理模块、数据分析模块和预警模块，所述数据采集模块的输出端连接数据库的输入端，所述数据库的输出端连接数据处理模块的输入端，所述数据处理模块包括分类整合单元与极值剔除单元。
31.作为本发明的优选技术方案，所述数据处理模块的输出端连接数据分析模块的输入端，所述数据分析模块的输出端连接预警模块的输入端，所述数据库用于存储数据采集模块采集到的碳排放和碳达峰数据。
32.作为本发明的优选技术方案，所述数据分析模块分析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并预测企业今年的碳排放峰值，进而根据预测得到的碳排放峰值来预测企业今年的碳达峰时间。
33.作为本发明的优选技术方案，所述预警模块用于向企业发出碳中和时耗异常预警信号，提醒对应企业做好减排措施。
34.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，如图1所示，包括如下操作过程：
35.s1、数据采集；
36.s2、根据企业类型的不同，对企业进行分类；
37.s3、采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类后将同类别的异常数据进行筛选剔除；
38.s4、进一步，在分类后将同类别数据进行整合处理；
39.s5、预测企业今年的碳排放峰值和碳达峰时间；
40.s6、比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间；
41.s7、筛选出预警对象并向企业发送预警信号；
42.s8、企业收到发现预警信号，并及时作出处理。
43.根据附图1所示，s1步骤中，对于数据的采集过程中，一般采集企业以往每年的碳达峰时间数据和碳排放峰值数据，然后，s2步骤中，根据企业类型的不同将采集到的并存入数据库中的碳排放和碳达峰数据进行分类，进而进行步骤s3操作，步骤s3中，对于分类后的同一类企业中碳排放和碳达峰数据的极端且不合理的数据进行剔除，再进一步的进行分析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并预测企业今年的碳排放峰值，进而根据预测得到的碳排放峰值来预测企业今年的碳达峰时间，通过预警模块用于向企业发出碳中和时耗异常预警信号，最后进行步骤s8操作，企业收到发现预警信号，并及时作出处理。
44.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，其特征在于：包括如下操作过程，s1、数据采集；s2、根据企业类型的不同，对企业进行分类；s3、采集到的碳排放和碳达峰数据进行分类后将同类别的异常数据进行筛选剔除；s4、进一步，在分类后将同类别数据进行整合处理；s5、预测企业今年的碳排放峰值和碳达峰时间；s6、比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间；s7、筛选出预警对象并向企业发送预警信号；s8、企业收到发现预警信号，并及时作出处理。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方法，其特征在于：所述s1步骤中，对于数据的采集过程中，一般采集企业以往每年的碳达峰时间数据和碳排放峰值数据。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方法，其特征在于：所述s2步骤中，根据企业类型的不同将采集到的并存入数据库中的碳排放和碳达峰数据进行分类。4.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方法，其特征在于：所述步骤s3中，对于分类后的同一类企业中碳排放和碳达峰数据的极端且不合理的数据进行剔除。5.一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统，应用于如权利要求1所述的一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据处理模块、数据分析模块和预警模块，所述数据采集模块的输出端连接数据库的输入端，所述数据库的输出端连接数据处理模块的输入端，所述数据处理模块包括分类整合单元与极值剔除单元。6.根据权利要求5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：所述数据处理模块的输出端连接数据分析模块的输入端，所述数据分析模块的输出端连接预警模块的输入端，所述数据库用于存储数据采集模块采集到的碳排放和碳达峰数据。7.根据权利要求5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：所述数据分析模块分析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并预测企业今年的碳排放峰值，进而根据预测得到的碳排放峰值来预测企业今年的碳达峰时间。8.根据权利要求5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：所述预警模块用于向企业发出碳中和时耗异常预警信号，提醒对应企业做好减排措施。

技术总结
本发明公开一种基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法，涉及大数据技术领域，该基于大数据的碳达峰碳中和数据处理方法，包括如下操作过程，数据采集，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异常数据进行筛选剔除；进一步，在分类后将同类别数据进行整合处理；预测企业今年的碳排放峰值和碳达峰时间；比较预测到的不同企业今年的碳达峰时间；筛选出预警对象并向企业发送预警信号；企业收到发现预警信号，并及时作出处理，实现了该基于大数据的碳达峰碳中和数据处理系统及方法可有效提高分析结果的准确性，帮助企业及时采取减排措施，降低碳中和难度。降低碳中和难度。降低碳中和难度。


技术研发人员：夏西强
受保护的技术使用者：苏州中弘安全环境科技有限公司
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/9/13