CN118671267B 一种建筑运行碳排放计量监测管理方法及系统（江苏省设备成套股份有限公司）

(19)国家知识产权局(12)发明专利地址210000江苏省南京市山西路120号18至21层季予一种建筑运行碳排放计量监测管理方法及本申请公开了一种建筑运行碳排放计量监碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集并上传建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量法对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放台21.一种建筑运行碳排放计量监测管理方法，其特征在于，包括：利用预设的碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集，并将采集到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量上传至部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备；所述预设的碳排放监测传感器网络获取过程包括：获取建筑运行碳排放基础数据与碳排放监测传感器数据，所述建筑运行碳排放基础数据包括：建筑结构信息、建筑内部各用能设备分布与设备性能信息、建筑内部各用能设备历史碳排放量；基于建筑运行碳排放基础数据与碳排放监测传感器数据，利用仿真技术搭建建筑运行碳排放监测仿真模型；制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库，所述碳排放监测传感器的布局方案包括：碳排放监测传感器的安装位置、安装数量和监测频率；针对每种布局方案，在建筑运行碳排放监测仿真模型中进行建筑内部各用能设备碳排放量监测模拟实验，获得各种布局方案条件下监测到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量，计算获得建筑内部各用能设备的碳排放量；将每个布局方案条件下获得的建筑内部各用能设备的碳排放量与建筑内部各用能设备历史碳排放量进行相似度计算，以相似度值最大的布局方案作为最优布局方案，根据最优的布局方案确定碳排放监测传感器网利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算，获得建筑内部各用能设备的碳排放量并上传至云平台；利用云平台中的大数据分析算法对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行数据分析，获取建筑内部各用能设备的碳排放量趋势预测、建筑内部各用能设备的碳排放量异常警示，生成建筑内部用能设备的碳排放分析报告；利用设计的可视化界面展示建筑内部用能设备的碳排放分析报告。2.根据权利要求1所述的建筑运行碳排放计量监测管理方法，其特征在于，所述制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库包括：基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、碳排放量预设标准与碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备进行类型与运行时段划分，确定每个建筑内部用能设备是否为高碳排放量用能设备类型以及每个建筑内部用能设备各运行时段是否为碳排放量变化速率快的运行时段；针对确定为高碳排放量用能设备类型的每个建筑内部用能设备，则在与每个建筑内部用能设备距离第一预设距离范围内的位置中选择碳排放监测传感器的安装位置，于超过确定为高碳排放量用能设备类型的建筑内部用能设备总量的一倍范围值中选择碳排放监测传感器的安装数量；针对确定为非高碳排放量用能设备类型的每个建筑内部用能设备，则在与每个建筑内部用能设备距离第二预设距离范围内选择碳排放监测传感器的安装位置，于不超过确定为非高碳排放量用能设备类型的建筑内部用能设备总量的一倍范围值中选择碳排放监测传感器的安装数量；所述第一预设距离范围小于第二预设距离范围；针对属于碳排放量变化速率快的运行时段的建筑内部各用能设备各运行时段，则于第一监测频率范围内选择设置建筑内部各用能设备对应运行时段的监测频率；针对不属于碳3排放量变化速率快的运行时段的建筑内部各用能设备各运行时段，则于第二监测频率范围内选择设置建筑内部各用能设备对应运行时段的监测频率；所述第一监测频率范围大于第二监测频率范围。3.根据权利要求2所述的建筑运行碳排放计量监测管理方法，其特征在于，还包括：设置第一更新频率，按照第一更新频率定期更新建筑运行碳排放监测仿真模型中建筑内部各用能设备历史碳排放量；基于定位更新的建筑内部各用能设备历史碳排放量，重新制定多种碳排放监测传感器的布局方案替代布局方案库中多种碳排放监测传感器的布局方案。4.根据权利要求3所述的建筑运行碳排放计量监测管理方法，其特征在于，还包括：基于建筑内部各用能设备历史碳排放量对应预测建筑内部各用能设备第一天数后的碳排放量，基于建筑内部各用能设备历史碳排放量与建筑内部各用能设备第一天数后的碳排放量以及碳排放量预设标准，对建筑内部各用能设备重新进行类型划分，重新判断建筑内部各用能设备是否为高碳排放量用能设备类型并以重新判断结果替换原划分类型；所述第一天数小于第一更新频率对应天数。5.根据权利要求2所述的建筑运行碳排放计量监测管理方法，其特征在于，所述利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算过程包括：对于实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行来源划分，获取每个建筑内部用能设备的能耗数据或者碳排放量；针对获取的单个建筑内部用能设备的多组能耗数据或者碳排放量进行K-means聚类处理，剔除与聚类中心距离大于预设阈值的能耗数据或者碳排放量，对剩余的每组能耗数据计算获得的碳排放量或者碳排放量作均值运算。6.根据权利要求2所述的建筑运行碳排放计量监测管理方法，其特征在于，所述建筑运行碳排放监测仿真模型的基础数据还包括：建筑结构应用场景；基于建筑运行碳排放监测仿真模型的基础数据，利用仿真技术搭建具有不同应用场景的建筑运行碳排放监测仿真模型；所述基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、碳排放量预设标准与碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备碳排放量进行类型与运行时段划分具体包括：基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、建筑内部各用能设备具体应用场景下的碳排放量预设标准与碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备碳排放量进行类型与运行时段划分。7.一种建筑运行碳排放计量监测管理系统，其特征在于，包括：建筑运行碳排放数据采集模块，用于利用预设的碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集，并将采集到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量上传至部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备；建筑运行碳排放量获取模块，用于利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算，获得建筑内部各用能设备的碳排放量并上传至云平台；建筑运行碳排放分析报告生成模块，用于利用云平台中的大数据分析算法对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行数据分析，获取建筑内部各用能设备的碳排放量趋4势预测、建筑内部各用能设备的碳排放量异常警示，生成建筑内部用能设备的碳排放分析建筑运行碳排放分析报告展示模块，用于利用设计的可视化界面展示建筑内部用能设备的碳排放分析报告；还包括：预设的碳排放监测传感器网络获取模块，用于获取建筑运行碳排放基础数据与碳排放监测传感器数据，所述建筑运行碳排放基础数据包括：建筑结构信息、建筑内部各用能设备分布与设备性能信息和建筑内部各用能设备历史碳排放量；基于建筑运行碳排放监测仿真模型的基础数据与碳排放监测传感器数据，利用仿真技术搭建建筑运行碳排放监测仿真模型；制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库，所述碳排放监测传感器的布局方案包括：碳排放监测传感器的安装位置、安装数量和监测频率；针对每种布局方案，在建筑运行碳排放监测仿真模型中进行建筑内部各用能设备碳排放量监测模拟实验，获得各种布局方案条件下监测到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量，计算获得建筑内部各用能设备的碳排放量；将每个布局方案条件下获得的建筑内部各用能设备的碳排放量与建筑内部各用能设备历史碳排放量进行相似度计算，以相似度值最大的布局方案作为最优布局方案，根据最优的布局方案确定碳排放监测传感器网络。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的方法。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。5一种建筑运行碳排放计量监测管理方法及系统技术领域[0001]本申请涉及建筑运行碳排放计量监管技术领域，具体是涉及一种基于物联网技术与大数据分析技术的建筑运行碳排放计量监测管理方法及系统。背景技术[0002]随着全球气候变化问题的日益严重，建筑运行过程中的碳排放计量和监测管理越来越受到重视。目前，现有技术中存在一些基于物联网技术的建筑碳排放监测系统，但这些系统通常采用在建筑内安装传感器和数据采集器的方式，对建筑的整体能耗进行监测，然后通过估算的方式得出建筑的碳排放量。[0003]这种方式虽然可以在一定程度上获取建筑运行的能耗与碳排放的情况，但无法对建筑内部每个用能设备的碳排放进行计量，也无法提供实时的碳排放监测数据，因此无法满足对建筑运行过程中的碳排放进行精细化管理的需求。发明内容[0004]为了实现对建筑运行过程中的碳排放的精细化管理，本申请提供一种建筑运行碳排放计量监测管理方法及系统。[0006]利用预设的碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集，并将采集到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量上传至部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备；[0007]利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算，获得建筑内部各用能设备的碳排放量并上传至云平台；[0008]利用云平台中的大数据分析算法对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行数据分析，获取建筑内部各用能设备的碳排放量趋势预测、建筑内部各用能设备的碳排放量异常警示，生成建筑内部用能设备的碳排放分析报告；[0009]利用设计的可视化界面展示建筑内部用能设备的碳排放分析报告。[0010]通过采用上述方案，利用碳排放监测传感器网络获取建筑内部各用能设备的碳排放相关数据，实现建筑运行过程中的碳排放数据的精细化获取；利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备，可快速计算获取建筑内部各用能设备的碳排放量，减轻云平台的计算压力，便于云平台具有更多地计算资源分配至建筑内部各用能设备的碳排放量的深度分析，获得建筑内部用能设备的碳排放分析报告。[0011]优选的，所述预设的碳排放监测传感器网络获取过程包括：[0012]获取建筑运行碳排放基础数据与碳排放监测传感器数据，所述建筑运行碳排放基础数据包括：建筑结构信息、建筑内部各用能设备分布与设备性能信息、建筑内部各用能设备历史碳排放量；基于建筑运行碳排放基础数据与碳排放监测传感器数据，利用仿真技术6搭建建筑运行碳排放监测仿真模型；[0013]制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库，所述碳排放监测传感器的布局方案包括：碳排放监测传感器的安装位置、安装数量和监测频率；[0014]针对每种布局方案，在建筑运行碳排放监测仿真模型中进行建筑内部各用能设备碳排放量监测模拟实验，获得各种布局方案条件下监测到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量，计算获得建筑内部各用能设备的碳排放量；将每个布局方案条件下获得的建筑内部各用能设备的碳排放量与建筑内部各用能设备历史碳排放量进行相似度计算，以相似度值最大的布局方案作为最优布局方案，根据最优的布局方案确定碳排放监测传感器网络。[0015]通过采用上述方案，搭建建设运行碳排放监测仿真模型并制定多种碳排放监测传感器的布局方案，通过仿真模拟获取最优的布局方案作为预设的碳排放监测传感器网络，提升对建筑运行过程中的碳排放的计量的精确性。[0016]优选的，所述制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库包括：[0017]基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、碳排放量预设标准与碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备进行类型与运行时段划分，确定每个建筑内部用能设备是否为高碳排放量用能设备类型以及每个建筑内部用能设备各运行时段是否为碳排放量变化速率快的运行时段；[0018]针对确定为高碳排放量用能设备类型的每个建筑内部用能设备，则在与每个建筑内部用能设备距离第一预设距离范围内的位置中选择碳排放监测传感器的安装位置，于超过确定为高碳排放量用能设备类型的建筑内部用能设备总量的一倍范围值中选择碳排放监测传感器的安装数量；针对确定为非高碳排放量用能设备类型的每个建筑内部用能设备，则在与每个建筑内部用能设备距离第二预设距离范围内选择碳排放监测传感器的安装位置，于不超过确定为非高碳排放量用能设备类型的建筑内部用能设备总量的一倍范围值中选择碳排放监测传感器的安装数量；所述第一预设距离范围小于第二预设距离范围；[0019]针对属于碳排放量变化速率快的运行时段的建筑内部各用能设备各运行时段，则于第一监测频率范围内选择设置建筑内部各用能设备对应运行时段的监测频率；针对不属于碳排放量变化速率快的运行时段的建筑内部各用能设备各运行时段，则于第二监测频率范围内选择设置建筑内部各用能设备对应运行时段的监测频率；所述第一监测频率范围大于第二监测频率范围。[0020]通过采用上述方案，基于建筑内部各用能设备历史碳排放量，识别高碳排放量的用能设备并作为关键用能设备，对应设置更靠近用能设备与更多数量的传感器，更为准确采集建筑运行过程中的碳排放数据；识别碳排放量变化速率快的运行时段，对应设置高频采集速率，更准确的采集建筑运行过程中的碳排放数据。[0022]设置第一更新频率，按照第一更新频率定期更新建筑运行碳排放监测仿真模型中建筑内部各用能设备历史碳排放量；[0023]基于定位更新的建筑内部各用能设备历史碳排放量，重新制定多种碳排放监测传感器的布局方案替代布局方案库中多种碳排放监测传感器的布局方案。[0024]通过采用上述方案，考虑到建筑内部用能设备由于使用损耗等因素发生变化，导7致原本低碳排放量的用能设备变为高碳排放量的用能设备，则定期的进行仿真模型进行优化，获得更为精准的布局方案，以进一步优化碳排放监测传感器网络，提升采集建筑运行过程中的碳排放数据的准确性。[0026]基于建筑内部各用能设备历史碳排放量对应预测建筑内部各用能设备第一天数后的碳排放量，基于建筑内部各用能设备历史碳排放量与建筑内部各用能设备第一天数后的碳排放量以及碳排放量预设标准，对建筑内部各用能设备重新进行类型划分，重新判断建筑内部各用能设备是否为高碳排放量用能设备类型并以重新判断结果替换原划分类型；所述第一天数小于第一更新频率对应天数。[0027]通过采用上述方案，基于用能设备历史碳排放量预测未来用能设备的碳排放量，由此预测可能会变为高碳排放量的用能设备，提前针对潜在的关键用设备设置更为精准的传感器布局，以捕捉未来可能出现的碳排放高峰，提升采集碳排放数据的准确性。[0028]优选的，所述利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算过程包括：[0029]对于实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行来源划分，获取每个建筑内部用能设备的能耗数据或者碳排放量；[0030]针对获取的单个建筑内部用能设备的多组能耗数据或者碳排放量进行K-means聚类处理，剔除与聚类中心距离大于预设阈值的能耗数据或者碳排放量，对剩余的每组能耗数据计算获得的碳排放量或者碳排放量作均值运算。[0031]通过采用上述方案，对每个建筑内部用能设备的碳排放数据进行聚类求均值，提升采集碳排放数据的准确性。[0032]优选的，所述建筑运行碳排放监测仿真模型的基础数据还包括：建筑结构应用场景；基于建筑运行碳排放监测仿真模型的基础数据，利用仿真技术搭建具有不同应用场景的建筑运行碳排放监测仿真模型；[0033]所述基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、碳排放量预设标准与碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备碳排放量进行类型与运行时段划分具体包括：基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、建筑内部各用能设备具体应用场景下的碳排放量预设标准与碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备碳排放量进行类型与运行时段划分。应的碳排放量标准不同，根据不同应用场景进行模拟仿真，进一步优化碳排放监测传感器网络的设置。[0036]建筑运行碳排放数据采集模块，用于利用预设的碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集，并将采集到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量上传至部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备；[0037]建筑运行碳排放量获取模块，用于利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算，获得建筑内部各用能设备的碳排放量并上传至云平台；[0038]建筑运行碳排放分析报告生成模块，用于利用云平台中的大数据分析算法对实时8获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行数据分析，获取建筑内部各用能设备的碳排放量趋势预测、建筑内部各用能设备的碳排放量异常警示，生成建筑内部用能设备的碳排放分析报告；[0039]建筑运行碳排放分析报告展示模块，用于利用设计的可视化界面展示建筑内部用能设备的碳排放分析报告。[0040]通过采用上述方案，提供了计量建筑内部各个用能设备碳排放量，实现对建筑运行过程中的碳排放进行实时监测和管理。[0041]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的方法。[0042]第四方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的程序，所述程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。[0044]1、利用碳排放监测传感器实现对建筑内部各个设备的碳排放数据的实时采集；利用边缘设备精确计量各个设备的碳排放量，提供实时的碳排放监测数据；利用云平台的大数据分析计算，对于碳排放监测数据进行预测分析、警示分析，生成报告并以可视化界面展示，方便用户对建筑运行过程中的碳排放进行精细化管理；[0045]2、利用软件仿真技术，搭建仿真模型，结合制拟获取最优的碳排放监测传感器布局，即最优的碳排放监测传感器，提升采集碳排放数据的准确性。附图说明[0046]图1为具体实施例中所述建筑运行碳排放计量监测管理方法的流程图；[0047]图2为具体实施例中所述建筑运行碳排放计量监测管理方法中预设碳排放监测传感器网络获取流程图；[0048]图3为具体实施例中所述建筑运行碳排放计量监测管理系统的结构示意图。具体实施方式[0049]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。[0050]如图1所示，本申请实施例公开一种建筑运行碳排放计量监测管理方法，具体步骤包括：[0051]S1、利用碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集并上传至部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备。[0052]具体的，所述碳排放监测传感器网络由若干碳排放监测传感器组成，若干碳排放监测传感器不限于传统的能耗传感器，采集设备的能耗数据，还可选用高精度的碳排放监[0053]所述碳排放监测传感器网络是针对建筑内部各用能设备，如空调系统、照明系统9等预先设计的，可选择直接获取建筑内部各用能设备的位置，对每个用能设备对应的安装碳排放监测传感器组成碳排放监测传感器网络，但考虑到更为精准的采集每个用能设备的碳排放数据，可选择基于每个用能设备的碳排放量的大小确定关键用能设备(如：碳排放量大于预设碳排放数值),对应设置差异性安装数量的碳排放监测传感器组成碳排放监测传感器网络等，例如：直接在关键用能设备位置安装至少一个碳排放监测传感器，且在非关键用能设备位置一定距离内安装碳排放监测传感器不超过一个的碳排放监测传感器。[0054]S2、利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算，获得建筑内部各用能设备的碳排放量并上传至云平台。率因数、碳排放量等)较多，一同上传至同一平台进行计算分析，主要较大的计算资源且可能由于数据传输的丢失导致计算结果存在较大误差，因为，为了保障各用能设备的碳排放量计算的准确性，选择部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备直接对对应建筑内部的各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算。[0056]计算步骤包括：对于实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行来源划分，获取每个建筑内部用能设备的能耗数据或者碳排放量；针对部分建筑内部用能设备采集到的一组能耗数据或者碳排放量，则直接根据该组能耗数据计算获得的碳排放量或者以当前采集的碳排放量作为计算输出的碳排放量；针对部分建筑内部用能设备采集到的多组能耗数据或者碳排放量进行聚类处理，剔除与聚类中心距离大于预设阈值的能耗数据或者碳排放量，对于剩余的每组能耗数据计算获得的碳排放量或者碳排放量作均值运碳排放量是能耗数据进行特征区分，参照对应的由政府或权威机构发布的碳排放因子(如电力排放因子、燃料排放因子等),将能耗数据转换为碳排放量。[0057]S3、利用云平台中的大数据分析算法对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行数据分析，获取建筑内部各用能设备的碳排放量趋势预测、建筑内部各用能设备的碳排放量异常警示，生成建筑内部用能设备的碳排放分析报告。[0058]具体的，利用深度学习技术，以实时获取建筑内部各用能设备的碳排放量为训练数据，训练生成建筑内部各用能设备的碳排放量预测模型，利用建筑内部各用能设备的碳排放量预测模型实现对建筑内部各用能设备的碳排放量趋势预测；[0059]利用建筑内部各用能设备的碳排放量标准判断建筑内部各用能设备的碳排放量[0060]对比不同建筑内部用能设备，针对建筑内部各用能设备的碳排放量进行图表绘制[0061]此外，还可对对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行其他深度挖掘，获取多维度的分析情况，最终将不同维度的分析情况进行统计整理，最终生成建筑内部用能设备的碳排放分析报告。[0062]S4、利用设计的可视化界面展示建筑内部用能设备的碳排放分析报告。[0063]具体的，针对界面设计时，可针对碳排放分析报告中各用能设备相关内容，进行各用能设备的碳排放内容的划分，通过设计的检索框，于展示的碳排放分析报告中定位展示搜索的用能设备的碳排放内容。[0064]一个具体实施例，为了更为精准的采集每个用能设备的碳排放数据，所述方法还[0065]如图2所示，所述预设的碳排放监测传感器网络获取过程包括：[0066]S11、搭建建筑运行碳排放监测仿真模型。用能设备分布与设备性能信息、建筑内部用能设备具体应用场景、建筑内部各用能设备历史碳排放量与碳排放监测传感器数据；基于建筑运行碳排放监测仿真模型的基础数据与碳排放监测传感器数据，利用仿真技术搭建具有不同应用场景的建筑运行碳排放监测仿真模型，即建筑运行碳排放监测仿真模型能够模拟具体建筑结构、具体建筑内部用能设备应用场景、具体建筑结果内各用能设备分布、设备性能(电能设备、燃能设备等)及其输出碳排放量以及利用碳排放监测传感器监测碳排放量。[0068]S12、制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库。[0069]具体的，所述碳排放监测传感器的布局方案包括：碳排放监测传感器的安装位置、安装数量和监测频率。所述制定多种碳排放监测传感器的布局方案并整理成库包括：[0070]基于建筑内部各用能设备历史碳排放量、建筑内部各用能设备应用场景下的碳排放量预设标准与建筑内部各用能设备应用场景下的碳排放速率预设标准，对建筑内部各用能设备碳排放量进行类型与运行时段划分，确定每个建筑内部用能设备是否为高碳排放量用能设备类型以及每个建筑内部用能设备各运行时段是否为碳排放量变化速率快的运行[0071]其中，将建筑内部各用能设备特定时间内(如全天)历史碳排放量分别与碳排放量预设标准(如：全天碳排放量预设阈值)比较，若大于，则确定为高碳排放量用能设备类型，否则，确定为非高碳排放量用能设备类型。将每个建筑内部用能设备每个运行时段的历史碳排放量除以运行时段时长获得每个建筑内部用能设备每个运行时段的碳排放量变化速率，将其与碳排放速率预设标准(如碳排放速率预设阈值)比较，若大于，则确定每个建筑内部用能设备对应运行时段属于碳排放量变化速率快的运行时段，否则，每个建筑内部用能设备对应运行时段不属于为碳排放量变化速率快的运行时段。[0072]针对确定为高碳排放量用能设备类型的每个建筑内部用能设备，则在与每个建筑内部用能设备距离第一预设距离范围内的位置中选择碳排放监测传感器的安装位置，于超过确定为高碳排放量用能设备类型的建筑内部用能设备总量的一倍范围值中选择碳排放监测传感器的安装数量并至少保证每个在与每个建筑内部用能设备距离第一预设距离范围内的位置安装有一个碳排放监测传感器；针对确定为非高碳排放量用能设备类型的每个建筑内部用能设备，则在与每个建筑内部用能设备距离第二预设距离范围内选择碳排放监测传感器的安装位置，于不超过确定为非高碳排放量用能设备类型的建筑内部用能设备总量的一倍范围值中选择碳排放监测传感器的安装数量；考虑到距离越近，采集的能源数据精准度越高，所述第一预设距离范围小于第二预设距离范围；[0073]针对属于碳排放量变化速率快的运行时段的建筑内部各用能设备对应运行时段，则于第一监测频率范围内选择设置建筑内部各用能设备对应运行时段的监测频率；针对不属于碳排放量变化速率快的运行时段的建筑内部各用能设备对应运行时段，则于第二监测11频率范围内选择设置建筑内部各用能设备对应运行时段的监测频率；考虑碳排放量变化速率越快，需要匹配更高的监测频率以更准确的采集碳排放量数据，所述第一监测频率范围大于第二监测频率范围。[0074]此外，可根据建筑内部用能设备的数量限制多种碳排放监测传感器布局方案的数量，建筑内部用能设备的数量处于不同区间范围内，对应设置碳排放监测传感器方案的数量范围。[0075]S13、针对每种布局方案，在建筑运行碳排放监测仿真模型中进行建筑内部用能设备碳排放量监测模拟实验，获得各种布局方案条件下模拟结果，即各种布局方案条件下监测到的建筑内部各用能设备的能耗数据。[0076]S14、基于各种布局方案条件下模拟结果确定最优的布局方案作为预设的碳排放监测传感器网络。[0077]具体的，根据各种布局方案条件下监测到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量，计算获得建筑内部各用能设备的碳排放量；将每个布局方案条件下获得的建筑内部各用能设备的碳排放量与建筑内部各用能设备历史碳排放量进行相似度计算，以相似度值最大布局方案作为最优布局方案或将每个布局方案条件下获得的建筑内部每个用能设备的碳排放量与对应建筑内部用能设备的历史碳排放量进行相似度计算，以相似度值大于预设相似度的数量最多的布局方案作为最优的布局方案，根据最优的布局方案确定碳排放监测传感器网络。[0078]一个具体的实施例，考虑到设备损害或外界等其他因素导致一段时间内属于低碳排放量的用能设备会变为高碳排放量的用能设备，为了对高碳排放量的用能设备进行更精准的碳排放数据的采集，所述方法还包括：[0079]设置第一更新频率，按照第一更新频率定期更新建筑运行碳排放监测仿真模型中建筑内部各用能设备历史碳排放量；所述第一更新频率的单位为天数。[0080]基于定位更新的建筑内部各用能设备历史碳排放量，重新制定多种碳排放监测传感器的布局方案替代布局方案库中多种碳排放监测传感器的布局方案。[0081]一个具体的实施例，为了实现对潜在的高碳排放量的用能设备进行更精准的碳排[0082]基于建筑内部各用能设备历史碳排放量对应预测建筑内部各用能设备第一天数后的碳排放量，基于建筑内部各用能设备历史碳排放量与建筑内部各用能设备第一天数后的碳排放量以及碳排放量预设标准，对建筑内部各用能设备重新进行类型划分，重新判断建筑内部各用能设备是否为高碳排放量用能设备类型并以重新判断结果替换原划分类型；所述第一天数小于第一更新频率对应天数。[0083]如图3所示，本申请实施例公开一种建筑运行碳排放计量监测管理系统，包括：[0084]建筑运行碳排放数据采集模块101,用于利用预设的碳排放监测传感器网络对建筑内部各用能设备进行能耗数据或者碳排放量的实时采集，并将采集到的建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量上传至部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备；[0085]建筑运行碳排放量获取模块102,用于利用部署在碳排放监测传感器网络附近的边缘计算设备对实时获取建筑内部各用能设备的能耗数据或者碳排放量进行计算，获得建筑内部各用能设备的碳排放量并上传至云平台；[0086]建筑运行碳排放分析报告生成模块103,用于利用云平台中的大数据分析算法对实时获取的建筑内部各用能设备的碳排放量进行数据分析，获取建筑内部各用能设备的碳排放量趋势预测、建筑内部各用能设备的碳排放量异常警示，生成建筑内部用能设备