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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;清华大学
申请日：2024-02-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227631A
主分类号：G06F16/23
分类号：G06F16/23;G06F16/215;G06Q50/26;G06Q20/00;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请提供一种碳足迹异常监测方法、装置及设备。该方法包括：读取多个采集设备发送的多个监测数据；对多个监测数据进行数据转换、数据清洗和数据分类，以得到多个标准监测数据；根据设备编号得到对应的排放因子；根据多个标准监测数据和对应的排放因子计算得到实时碳足迹数据，并输出实时碳足迹波动；将多个标准监测数据输入至碳足迹预测模型，得到碳足迹预测数据；对实时碳足迹数据和碳足迹预测数据作差，以得到残差时序数据；将残差时序数据输入至异常监测模型，得到实时异常评分，并输出异常评分波动；若判定异常评分波动达到预设的异常状态阈值，则输出报警提示。提高了异常监测的准确性，能够及时发现碳足迹异常情况。
主权项：1.一种碳足迹异常监测方法，其特征在于，应用于计算机设备，包括：响应于用户的填写操作，获取边界条件与清单设置；根据所述边界条件和清单设置获取对应采集设备的设备编号；根据所述设备编号，发送实时采集指令至所述对应的多个采集设备，以使所述多个采集设备根据所述实时采集指令实时采集监测数据；读取所述多个采集设备发送的多个监测数据；对所述多个监测数据进行数据转换、数据清洗和数据分类，以得到多个标准监测数据，其中每个标准监测数据包括对应的设备编号；根据所述设备编号得到对应的排放因子；根据所述多个标准监测数据和所述对应的排放因子计算得到实时碳足迹数据；根据所述实时碳足迹数据得到实时碳足迹波动，并输出所述实时碳足迹波动；将所述多个标准监测数据输入至碳足迹预测模型，得到碳足迹预测数据；对所述实时碳足迹数据和碳足迹预测数据作差，以得到残差时序数据；将所述残差时序数据输入至异常监测模型，得到实时异常评分；根据所述实时异常评分得到异常评分波动，并输出所述异常评分波动；若判定所述异常评分波动达到预设的异常状态阈值，则输出报警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院;清华大学 碳足迹异常监测方法、装置及设备
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