CN119417494A 一种基于全生命周期碳中和的零碳园区规划方法 （中国建筑设计研究院有限公司）

号一种基于全生命周期碳中和的零碳园区规本发明涉及一种基于全生命周期碳中和的零碳园区规划方法，属于碳排放规划的技术领单位的历史碳排放量和对应的碳排放相关因素量预测模型对园区内每个建筑单位的碳排放量2获取园区建筑单位的历史碳排放量和对应的碳排放相关因素数据单位的历史碳排放量和对应的碳排放相关因素数据构建时序预测神经网络模型，基于训练样本基于碳排放量预测模型对园区内每个建筑单位的碳排放量进行预测，基基于重点管控建筑单位的样本数据确定重点管控建筑单位获取每个建筑单位的建成环境数据和当前时刻之前的T个时间步的能源消耗时序数基于每个建筑单位未来多个时间步的碳排放量以及每个建筑单位的生态因子数据确基于碳排放潜力确定每个建筑单位是否是重对于每个重点管控建筑单位，计算该重点管控建筑单位的算该重点管控建筑单位的每个样本的碳排放相关因素数据中的每个维度的时序数据与样本标签的相关性，确定碳排放相关因素数据中每个维度的时序数据与样本标签的相关性，对于该重点管控建筑单位的每个样本，计算该样本的能源消耗时序对于每个维度，计算该重点管控建筑单位的每个样本中该维度的时3第二特征提取模块，用于基于样本的能源消耗时序数据与社会深度特征提取模块，用于基于所述周期性特征采用循环单元提特征加权模块，用于基于每个时间步的碳排放量对每个时;其中，wt-1表示第t_1个时间步的深度特征的权重，wt表示第t个时间步的深度特征述周期性特征提取模块采用以下方式基于样本的能源消耗时序数据与社会经济时序数据对于每个维度的时序数据，计算该维度的时序数据的K个周期分量，基基于二维卷积网络对每个二维数据进行特征提取得将每个二维特征转换为一维特征；基于K个周期分量的权重对所述K权融合得到每个维度的时序数据对应的周期10.根据权利要求9所述的基于全生命周期碳中和的零碳园区规划方法，其特征在于，对于每个维度的时序数据进行快速傅里叶变换得到每个维度的时序数据的周期和每个周取幅值较大的K个周期作为该维度的时序数据4[0006]一方面，本发明实施例提供了一种基于全生命周期碳中建筑单位的历史碳排放量和对应的碳排放相关因素数据构建训练样基于重点管控建筑单位的样本数据确定重点管控建筑单位获取每个建筑单位的建成环境数据和当前时刻之前的T个时间步的能源消耗时序基于每个建筑单位未来多个时间步的碳排放量以及每个建筑单位的生态因子数5基于碳排放潜力确定每个建筑单位是否是重we=ay+(1-a)wr-；其中，wt-1表示第t_1个时间步的深度特征的权6基于二维卷积网络对每个二维数据进行特征提取得行加权融合得到每个维度的时序数据对应的取幅值较大的K个周期作为该维度的时序数据基于建筑单位的历史碳排放量和对应的碳排放相关因素数据构建训练样78应的碳排放相关因素数据的每个建筑单位，采用长度为T的C+1个滑动窗口在C+1维的时序9基于二维卷积网络对每个二维数据进行特征提取得行加权融合得到每个维度的时序数据对应的取幅值较大的K个周期作为该维度的时序数据系即可得到K个周期分量。即取幅值较大的前K个频率对应的周期作为该维度的K个周期分[0044]然后可基于二维卷积网络对每个二维数据进行特征提取得到K个二维特征。实施we=ay+(1-a)wr-；其中，wt-1表示第t_1个时间步的深度特征的权模块基于融合特征进行碳排放量预测。预测模块可采用全连接层输出多个时间步的预测LOSS=Lossmse+Losssnape；其中，Lossmse表示均方差损失，Losssnape;F()表示取yi的第j个S32、基于每个建筑单位未来多个时间步的平均碳排放量以及每个建筑单位的生[0067]实施时，首先获得每个建筑单位的建成环境数据和当前时刻之前的T个时间步的[0069]然后基于每个建筑单位未来多个时间步的碳排放量以及每个建筑单位的生态因[0071]基于每个建筑单位未来多个时间步的碳排放量以及每个建筑单位的生态因子数;根据生态因子数据估算的碳吸收量，表示第i个建筑单位在预测时间段内的GDP值，低碳发展相关规划确定。筑单位所有样本的该维度时序数据对应的相关性的均值为该重点管控建筑单位的该维度序，该计算机程序被处理器执行时实现基于全生命周期碳中和的