一种基于大数据的个人碳排放量核算方法及系统与流程

本发明涉及碳排放量数据分析，特别涉及一种基于大数据的个人碳排放量核算方法及系统。

背景技术：

1、碳排放量是指单位时间内一个个体、组织或国家所产生的二氧化碳等温室气体的排放量。个人碳排放量是指一个人在日常生活和活动中所产生的二氧化碳等温室气体的排放量；可以通过衡量个人的能源消耗、交通方式、饮食习惯等来评估个人的碳足迹。通过个人碳排放量计算可以提醒个人关注自身的碳排放行为，促使个人采取减少碳排放的措施，从而减少对气候变化的负面影响；通过计算个人碳排放量，人们可以更加清楚地了解自己的碳足迹，并有针对性地改变生活方式，选择更环保的能源、交通方式和饮食习惯，以减少碳排放，保护环境。此外，个人碳排放量的计算也可以为政府和组织提供数据支持，制定碳减排政策和措施。

2、现有技术一，申请号：cn 202211085195.5公开了一种办公碳排放量分析方法，系统包括：识别模块，识别模块基于门禁装置实现人脸识别，该门禁装置由摄像头、门禁屏幕、通信设备构成，门禁装置固定于墙上或用支架安装于闸机上，识别模块基于门禁装置向系统传输人员进入或离开的信号；插座控制模块，插座控制模块基于识别模块传输的信号，对相应工位的智能插座进行自动控制。虽然区别于当前获取碳排放量的复杂工序，实现了门禁与插座的智能联动，并通过用电量统计计算精确到个人的碳排放量，省去了测量的复杂步骤以及专属仪器，大大降低测量成本。但是其来源数据有限，仅通过用电量监测，达到个人碳排放量的核算，这样得到的结果不准确。

3、现有技术二，申请号：cn202410108634.2公开了一种建筑内部个人碳排放的统计方法、统计系统及电子设备，统计方法包括：获取在预设周期内各个人员的移动轨迹信息、每一独立空间内的活动水平数据，根据活动水平数据，计算每一独立空间内的第一碳排放量，根据移动轨迹信息、第一碳排放量，计算各个人员的第二碳排放量。虽然通过根据人员的移动轨迹信息、每一个独立空间的活动水平数据，计算各个人员的碳排放量，能够提高碳排放量计算的精度。但是其局限于办公空间，由于每一个个体行动空间师多种多样的，导致该方案没法实现个性化的碳排放量的核算，实际应用价值及意义有限。

4、现有技术三，申请号：cn202111216726.5公开了一种碳排放核算方法、装置、电子设备及可读取存储介质，方法包括：获取目标用户的历史行程，并确定出历史行程的起点、终点；确定历史行程的第一碳值；模拟出与历史行程对应的虚拟行程，其中，虚拟行程与历史行程具有相同的起点和终点，且虚拟行程的第二碳值小于第一碳值；确定第一碳值与第二碳值的差值，作为全程碳差值。虽然以用户已经发生的历史行程为依据，能够精准计算出用户每次出行可以节省的碳排放量，为用户未来的路径规划提供坚实的基础，使得用户能够以最少或者较少的碳排放量，对未来出行作出合理的路径规划；实现了个人能够对碳排放量进行有效、灵活管理和规划。但是缺乏智能模型的支持，导致数据处理效率较低，再处理大量数据时，无疑会导致系统负载较大。

5、目前现有技术一、现有技术二及现有技术三存在缺乏大数据及分析模型的支持，导致个人碳排放量核算结果准确性差，实时性差及个性化无法满足的问题。因而，本发明提供一种基于大数据的个人碳排放量核算方法及系统，通过充分利用大数据和智能技术，提供了更准确、实时和个性化的个人碳排放量核算方案，帮助个人更好地了解自己的碳足迹并采取有效的碳减排行动。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于大数据的个人碳排放量核算方法，包含以下步骤：

2、收集个人生活和活动相关数据，对不同数据源的数据进行整合，建立一个个人碳排放量数据集；

3、利用大数据分析，建立个人碳排放量模型，预测和估算个人的碳排放量；实时获取能源消耗及交通行为数据，并输入个人碳排放量模型计算中；

4、基于个人碳排放量模型的结果，提供个性化的碳减排建议和行动计划；同时，将个人碳排放量数据以可视化的形式呈现给用户。

5、可选的，建立一个个人碳排放量数据集的过程，包含以下步骤：

6、对收集到的数据进行清洗和预处理，通过数据源提供的唯一标识符，对不同数据源的数据进行标识和关联，将具有相同标识符的数据进行关联，建立数据之间的关联关系；

7、通过时间戳和地理位置共同属性，将经过清洗和预处理的数据进行合并和整合，以建立一个个人碳排放量数据集；

8、将整合后的个人碳排放量数据集存储到关系型数据库中，并进行管理和维护。

9、可选的，建立个人碳排放量模型的过程，包含以下步骤：

10、对个人碳排放量数据集进行特征工程，即对数据进行转换和提取，以获取与碳排放相关的特征；

11、根据特征工程得到的特征，使用决策树模型的机器学习算法，根据特征与碳排放量之间的关系进行训练，建立个人碳排放量模型；

12、与智能电表及车载传感器设备连接，实时获取能源消耗和交通行为数据，并作为个人碳排放量模型的输入。

13、可选的，对数据进行转换和提取的过程，包含以下步骤：

14、获取数据的类型，同时设定与类型对应的数据转换方式及特征提取方式，建立对应关系的列表，将每种数据类型与其对应的数据转换方式和特征提取方式进行匹配；

15、按照唯一标识符，从关系型数据库中对个人碳排放量数据集的各个数据进行分类，确定每个数据的类型；

16、根据类型在列表中查找对应的数据转换方式及特征提取方式，按照查找结果进行转换及提取，得到与碳排放相关的特征。

17、可选的，建立个人碳排放量模型的过程，包含以下步骤：

18、决策树模型从根节点开始，通过基尼指数衡量特征的纯度和分类能力，选择具有最小基尼指数的特征作为划分特进行划分，递归地构建子树，直到满足达到预定深度的停止条件；

19、构建决策树后，使用决策树模型进行预测和分类；对于新的个人特征数据，根据特征在决策树上的路径，将新的个人特征数据逐步划分到叶子节点，叶子节点中的样本的平均值为预测的个人碳排放量；

20、建立决策树模型后，通过减少树的分支或节点，对决策树模型进行评估和调优。

21、可选的，新的个人特征数据逐步划分到叶子节点的过程，包含以下步骤：

22、使用训练好的决策树模型，根据每个特征的取值划分规则，从根节点开始，逐步根据特征的取值选择相应的分支路径；

23、对于新的个人特征数据，根据决策树上的路径，将数据逐步划分到对应的子节点，直到达到叶子节点；

24、当数据到达叶子节点时，叶子节点中的样本即为被划分到该节点的个人特征数据。

25、可选的，叶子节点中的样本的平均值即为预测的个人碳排放量。

26、可选的，提供个性化的碳减排建议和行动计划的过程，包含以下步骤：

27、根据个人碳排放量模型的结果，计算得到个人的碳排放量数据；根据个人的碳排放量数据和其他相关数据，进行分析和评估，确定个人的碳排放来源和影响因素；

28、根据分析结果，为个人提供个性化的碳减排建议和行动计划；

29、将个人碳排放量数据以可视化的形式，使用图像呈现给用户，展示个人的碳排放量数据。

30、可选的，使用图像呈现给用户的过程，包含以下步骤：

31、根据个人碳排放量模型的结果，计算得到不同活动的碳排放量数据，每个活动对应一个特定的碳排放量数值；对碳排放量数据进行归一化处理；

32、将归一化后的碳排放量数据与对应的活动进行关联，每个活动表示为一个矩形区域；

33、在每个矩形区域上添加标签，显示对应的活动名称相关信息；添加注释说明热力图的颜色表示的具体含义。

34、本发明提供的一种基于大数据的个人碳排放量核算系统，包含：

35、数据整合模块，负责收集个人生活和活动相关；对不同数据源的数据进行整合，建立一个个人碳排放量数据集；

36、数据计算模块，负责利用大数据分析，通过分析个人活动和行为与碳排放之间的关联，建立个人碳排放量模型，根据不同的输入数据，预测和估算个人的碳排放量；实时获取能源消耗及交通行为数据，并输入个人碳排放量模型计算中；

37、结果展示模块，负责基于个人碳排放量模型的结果，提供个性化的碳减排建议和行动计划；同时，将个人碳排放量数据以可视化的形式呈现给用户。

38、本发明的数据收集和整合阶段将个人生活和活动相关的数据从不同来源进行收集和整合，建立一个全面的个人碳排放量数据集；获取个人碳排放量核算所需的数据基础，为后续的分析和建模提供数据支持。数据分析和建模阶段通过大数据分析，建立个人碳排放量模型，预测和估算个人的碳排放量；理解个人活动和行为与碳排放之间的关联，为个人提供准确的碳排放量估算，帮助了解自己的碳足迹。个性化建议和行动阶段根据个人碳排放量模型的结果，提供个性化的碳减排建议和行动计划；根据个人的碳排放情况，为其推荐具体的减排措施，帮助个人采取积极的碳减排行动，降低碳排放量；数据可视化阶段将个人碳排放量数据以可视化的形式呈现给用户，使用户可以直观地了解自己的碳足迹和排放情况；提高用户对个人碳排放量的认知和理解，促使用户采取积极的碳减排行动，并形成良好的碳减排习惯。

39、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

40、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.一种基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，包含以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，建立一个个人碳排放量数据集的过程，包含以下步骤：

3.如权利要求1所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，建立个人碳排放量模型的过程，包含以下步骤：

4.如权利要求3所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，对数据进行转换和提取的过程，包含以下步骤：

5.如权利要求3所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，建立个人碳排放量模型的过程，包含以下步骤：

6.如权利要求5所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，新的个人特征数据逐步划分到叶子节点的过程，包含以下步骤：

7.如权利要求6所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，叶子节点中的样本的平均值即为预测的个人碳排放量。

8.如权利要求1所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，提供个性化的碳减排建议和行动计划的过程，包含以下步骤：

9.如权利要求8所述的基于大数据的个人碳排放量核算方法，其特征在于，使用图像呈现给用户的过程，包含以下步骤：

10.一种基于大数据的个人碳排放量核算系统，其特征在于，包含：

技术总结
本发明提供了一种基于大数据的个人碳排放量核算方法及系统，方法包含收集个人生活和活动相关数据，对不同数据源的数据进行整合，建立一个个人碳排放量数据集；利用大数据分析，通过分析个人活动和行为与碳排放之间的关联，建立个人碳排放量模型，根据不同的输入数据，预测和估算个人的碳排放量；通过与智能设备和传感器的连接，实时获取能源消耗及交通行为等数据，并输入个人碳排放量模型计算中；基于个人碳排放量模型的结果，提供个性化的碳减排建议和行动计划；同时，将个人碳排放量数据以可视化的形式呈现给用户。系统包含数据整合模块、数据计算模块及结果展示模块。本发明为个人提供准确、个性化的碳排放量估算和减排建议。

技术研发人员：张江波,孙涛,吴浩驰,蔡鸿平
受保护的技术使用者：深圳市明睿数据科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23