[发明专利]一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统及其方法

权利要求书

1.一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析系统，其特征在于：包括边缘监测站和云计算中心，所述边缘监测站通过有线或无线的方式与云计算中心连接；

所述边缘监测站设置有数据采集模块、边缘计算模块和数据传输模块，用于采集数据并进行初步站点分析，同时将分析结果上传至云计算中心；

所述边缘计算模块，用于构建站点碳排量分析模型；

所述云计算中心，用于城市碳排量估算以及预测，生成预警报告；

所述站点碳排量分析模型包括回归模型和BP神经网络；所述回归模型，用于筛选碳排量影响因素变量；所述BP神经网络，用于输出站点碳排量预测值；

所述碳排量分析模型通过构建的碳排放影响因素线性回归模型完成碳排放量影响因素的筛选，然后通过筛选的碳排量影响因素变量构建BP神经网络，最后将测试样本输入构建的BP神经网络获取边缘监测站碳排放的预测值；

所述碳排量影响因素变量，具体包括市民人均可支配收入、市民人均消费支出、社会平均工资、生产材料价格、生产能源价格、生产进程时间、产品需求量、常住人口数量、疫情限制时间因素、气象条件因素和地方财政减排支出；

所述数据采集模块包括二氧化碳浓度传感器和气象观测传感器；所述二氧化碳浓度传感器用于采集实时二氧化碳浓度值，所述气象观测传感器用于采集时间段对应的环境温度、相对湿度、风速、风向、大气压力和光学雨量；

所述预警报告包括站点类别碳排放排序和区域碳排放排序。

2.一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，应用于如权利要求1所述的碳排放监测预警分析系统，其特征在于：包括以下步骤：

S1、进行城市碳源分析，筛选出最具代表性的边缘监测站点位置；

S2、建立边缘监测站点并调试通网；

S3、边缘监测站通过收集的数据进行站点分析；

S4、将站点分析结果上传至云计算中心；

S5、云计算中心根据站点分析结果进行城市碳排量估算并生成预警报告；

所述最具代表性的边缘监测站点位置具体为：交通拥堵站点、小区站点、办公园区站点和工业厂区站点。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，其特征在于：步骤S3中，所述站点分析具体包括：

S31、筛选碳排放量影响因素；

S32、BP神经网络构建；

S33、预测站点碳排放量。

4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，其特征在于：步骤S31中，所述碳排放量影响因素具体包括：消费因素、生产因素和综合因素。

5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，其特征在于：筛选碳排放量影响因素具体包括以下步骤：

S311、数据标准化；

S312、构建碳排放影响因素线性回归模型；

S313、确定最终选取变量。

6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，其特征在于：BP神经网络构建具体包括以下步骤：

S321、对样本数据归一化处理；

S322、建立BP神经网络结构；

S323、BP神经网络训练。

7.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的碳排放监测预警分析方法，其特征在于：步骤S5具体包括以下步骤：云计算中心分别根据排放特征和区域划分设置两类，第一类按照相同特征监测站点的数据进行估算全市其他未设置监测站点的排放量；第二类按照地理区域划分的结果估算每个地区的碳排放量；然后根据站点类别碳排放排序和区域碳排放排序来生成预警报告。