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【深度研究】基于碳卫星与电力排放数据的碳计量-章政文

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电力系统自动化Automation of Electric Power SystemsSSN1000-1026,CN32-1180/TP《电力系统自动化》网络首发论文题目:基于碳卫星与电力排放数据的碳计量作者:章政文,顾津锦,赵俊华,黄建伟,吴海峰,文福拴收稿日期:2023-03-14网络首发日期:2023-12-11引用格式:章政文,顾津锦,赵俊华,黄建伟,吴海峰,文福拴.基于碳卫星与电力排放数据的碳计量/OL].电力系统自动化.https://link.cnki.net/urlid/32.1180.tp.20231208.0948.002cnki.net网络首发:在编辑部工作流程中,稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定,且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式(包括网络呈现版式)排版后的稿件,可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均己确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定:学术研究成果具有创新性、科学性和先进性,符合编辑部对刊文的录用要求,不存在学术不端行为及其他侵权行为:稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准,正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性,录用定稿一经发布,不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容,只可基于编辑规范进行少量文字的修改。出版确认:纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司签约,在《中国学术期刊(网络版)》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版,以单篇或整期出版形式,在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊(网络版)》是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物(1SSN20964188,CN11-6037亿),所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。网路首发时间:2023-12-1115:57:18网络首发地址:https:/Mink.cnki.net/url id/.32.1180.tp.20231208.0948.002第XX卷第XX期XXXX年XX月XX日Vol.XX No.XX XX XX XXXXD0I:10.7500/AEPS20230314004基于碳卫星与电力排放数据的碳计量章政文,顾津锦2,赵俊华,黄建伟,吴海峰3,文福拴4(1.香港中文大学(深圳)理工学院,广东省深圳市518100:2.悉尼大学电气与信息工程学院,悉尼NSW,澳大利亚:3.香港中文大学(深圳)高等金融研究院,广东省深圳市518100:4.浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市310027)摘要:目前,基于温室气体卫星遥感探测技术的碳感知正逐步成为新一代碳计量方法的重要组成部分。然而,从碳卫星数据中准确地提取人类活动产生的碳排放数据是一项关键且极具挑战性的任务。文中旨在结合碳卫星与电力排放数据,提出一种新的人工智能算法,以实现准确的碳排放计量。首先,介绍了所使用的包括碳卫星和电力数据在内的多模态数据源,并设计了相应的数据筛选方法。然后,提出了考虑此多摸态数据特性的深度学习方法,构建反映碳卫星数据、发电量数据与碳源碳排放量之间函数关系的数据驱动模型。最后,基于美国C○-2碳卫星的碳浓度遥感数据及美国1304家火力发电厂的连续烟气监测系统数据脸证了所提方法在发电厂碳排放量计量问题上的有效性。关键词:碳卫星;电力数据;人工智能;深度学习;碳排放;碳计量0引言域的碳排放量。文献[89]基于横截面通量法建立为了应对全球气候变化问题,巴黎协议要求其CO2传播模型,用于中国城市级的碳排放计量。由成员国诚少温室气体的排放,并最终实现碳中和。于碳卫星数据和环境数据自身质量偏低且大气扩散模型对噪声较为敏感,此类方法的精度还不足以支为了实现这一目标,准确客观的碳计量至关重要。撑准确的碳计量。尽管现在有基于自行测算申报的碳计量系统,但仍目前,电厂的碳排放计量主要使用清单法。由然需要另一种独立的方式来辅助、补充和校验自行于清单法使用的排放因子一般由长时间尺度的统计披露数据。平均得到,其与当前时刻当前环境下的电厂或燃料全球CO2监测卫星(简称碳卫星)利用卫星遥感技术进行大范围观测,可以得到准确、统一和客观的的排放因子有所差异,因此,仅基于清单法提供排放因子的碳计量常常不够精确[”四。电厂也可以通过CO,柱平均干空气混合比(XCO2,碳卫星观测到的安装连续烟气监测系统(continuous emission区域内柱平均CO2浓度,简称碳浓度)数据。联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmentalmonitoring system,CEMS)实现高频率(小时级)和Panel on Climate Change,IPCC)将碳浓度遥感观测高精度的直接碳排放监测)。然而,由于CEMS设列为碳排放清单估算的重要验证手段)。然而,如备价格昂贵,为每个火力发电厂的烟囱配备这种设何准确的从碳卫星测量的碳浓度数据中提取由于人备的成本过高。因此,仍有必要发展一种成本较低类活动所产生的排放量数据仍然极具挑战。的方法来计量电厂的直接碳排放。碳源的碳排放行为可以通过碳卫星观测到的其碳卫星数据具有统一、大范围、可重复观测等优附近区域的碳浓度数据来反映。例如,排放大量点,同时电力数据具有极高的数据采样频率和质CO2的电厂会使得周围区域的局部碳浓度产生明显量。基于现有碳卫星数据和电力数据的特性,本文的升高,这是因为电厂排放的大量COz通过大气传结合两者来构建碳排放计量模型。构建该模型无需播会扩散到附近区域。文献[37]使用高斯烟羽模安装任何额外设备。为了实现这一目标,本文收集型对CO2在大气中的传播建模,用以测量电厂或区了美国高精度碳卫星数据,CEMS实测的美国电力排放数据,以及反映大气中CO2运动情况的环境数收稿日期:2023-03-14;修回日期:2023-11-03。据。并基于这3种多模态数据的特性设计了全自动国家自然科学基金资助项目(72171206)。的数据处理算法。深度学习由于其强大的数据表达能力已经成功http://www.aeps-info.com 1
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