低碳园区的仿真规划方法、系统、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及一种低碳园区的仿真规划方法、系统、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.低碳经济是以低排放、低能耗、低污染的经济模式，能够提高能源利用效率，开发清洁能源技术，优化产业结构。在园区规划中对于碳排放的监管一直备受关注，现有的碳排放监管系统不够完善，数据统计不完整，无法全方位的了解工业园区各个行业的碳排放量，无法做出很好的园区规划。


技术实现要素：

3.本发明要解决的技术问题是为了克服上述现有技术中的缺陷，提供一种低碳园区的仿真规划方法、系统、电子设备及存储介质。
4.本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
5.第一方面，提供一种低碳园区的仿真规划方法，包括：
6.响应于园区仿真请求，分别确定与所述园区仿真请求相匹配的目标排碳对象模型、所述目标排碳对象模型的目标仿真数据以及目标仿真算法；所述目标仿真数据表征与所述目标排碳对象模型表达的对象的排碳信息相关的数据；
7.根据所述目标仿真数据和所述目标排碳对象模型搭建园区仿真模型；
8.基于所述目标仿真算法对所述园区仿真模型进行仿真运算，输出所述园区仿真模型的排碳信息。
9.可选地，所述目标排碳对象模型表征排碳信息与对象特征参数的对应关系；所述对象特征参数为所述目标排碳对象模型表达的对象的特征参数；其中，所述对象特征参数包括以下至少一种：能耗、能源产出、碳汇、需求价值、碳足迹、能源结构配置、消费方式、废弃物处理方案。
10.可选地，还包括：
11.响应于模型优化请求，确定与所述模型优化请求相匹配的目标优化算法；
12.基于所述目标优化算法对所述搭建园区仿真模型进行优化；
13.基于所述目标仿真算法对所述园区仿真模型进行仿真运算，包括：
14.基于所述目标仿真算法对优化后的园区仿真模型进行仿真运算。
15.可选地，所述排碳信息包括以下至少之一：排碳量大于排量阈值的区域、排碳量分布。
16.第二方面，提供一种低碳园区的仿真规划系统，包括：应用层、平台层和物理层；所述平台层部署有排碳对象模型和仿真算法；所述物理层部署有所述排碳对象模型的仿真数据；所述仿真数据表征与所述排碳对象模型表达的对象的排碳信息相关的仿真数据；
17.所述应用层响应于园区仿真请求，从所述平台层确定与所述园区仿真请求相匹配的目标排碳对象模型以及目标仿真算法，并从所述物理层确定与所述园区仿真请求相匹配
的目标仿真数据；
18.所述平台层根据所述目标仿真数据和所述目标排碳对象模型搭建园区仿真模型，并基于所述目标仿真算法对所述园区仿真模型进行仿真运算，得到所述园区仿真模型的排碳信息；
19.所述物理层还展示所述园区仿真模型的排碳信息。
20.可选地，所述目标排碳对象模型表征排碳信息与对象特征参数的对应关系；所述对象特征参数为所述目标排碳对象模型表达的对象的特征参数；其中，所述对象特征参数包括以下至少一种：能耗、能源产出、碳汇、需求价值、碳足迹、能源结构配置、消费方式、废弃物处理方案。
21.可选地，所述应用层还响应于模型优化请求，从所述平台层确定与所述模型优化请求相匹配的目标优化算法；
22.所述平台层还基于所述优化算法对所述搭建园区仿真模型进行优化，并基于所述目标仿真算法对优化后的园区仿真模型进行仿真运算。
23.可选地，所述排碳信息包括以下至少之一：排碳量大于排量阈值的区域、排碳量分布。
24.第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的低碳园区的仿真规划方法。
25.第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的低碳园区的仿真规划方法。
26.在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
27.本发明的积极进步效果在于：本发明实施例为模拟园区的排碳信息提供了可靠的方式，可以为园区的低碳规划提供有力数据支持。且本发明实施例中的排碳对象模型与仿真数据相分离，模型耦合度低，便于用户根据实际情况搭建所需的园区仿真模型，普适性好。
附图说明
28.图1为本发明一示例性实施例提供的一种低碳园区的仿真规划方法采用的系统架构示意图；
29.图2为本发明一示例性实施例提供的一种低碳园区的仿真规划方法的流程图；
30.图3为本发明一示例性实施例提供的一种低碳园区的仿真规划方法的应用场景示意图；
31.图4为本发明一示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
32.下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
33.图1为本发明一示例性实施例提供的一种低碳园区的仿真规划方法采用的系统架
构示意图，如图1所示，该虚拟架构可以包括应用层、平台层和物理层。
34.平台层部署有排碳对象模型和仿真算法。具体的，平台层包括iaas(infrastructure as a service，即基础设施即服务)层和paas(platform-as-a-service，平台即服务)层。iaas层用于提供计算、存储、网络和安全等服务；paas层提供用户管理、资源调度管理、api接口管理和物联接入管理等管理服务，paas层还部署有多种排碳对象模型、仿真运算、优化算法等。除此之外，paas层还包括场景模型、系统模型、环境资源库、环境分析模型、碳排放因子库、碳核查模型库、知识库、建模工具库等。其中，系统模型为预先建立的包含多个排碳对象模型的系统模型。场景模型为针对对应场景搭建的包含多个排碳对象模型的系统模型。知识库中可以存储各类与建模、园区、模型、各类算法等相关的知识，还可以存储系统的操作说明。
35.平台层中的排碳对象模型可以对应设有模型标识，以便于基于该模型标识匹配出与园区仿真请求相匹配的目标排碳对象模型。同样，平台层中的仿真算法可以对应设有仿真算法标识，以便于基于该仿真算法标识匹配出与园区仿真请求相匹配的目标仿真算法。仿真算法标识可以采用图像标识、文字标识、图像结合文字标识。同样，模型标识可以采用图像标识、文字标识、图像结合文字标识。对此，本发明实施例不作特别限定。
36.每个排碳对象模型表达一个对象，对象包括园区中的人、物，例如对象包括交通工具、人员、工厂、楼宇、医院、学校、绿植、风、雨等。排碳对象模型表征排碳信息与对象特征参数的对应关系；对象特征参数为目标排碳对象模型表达的对象的特征参数，其与排碳信息相关；对象特征参数包括以下至少一种：能耗、能源产出、碳汇、需求价值、碳足迹、能源结构配置、消费方式、废弃物处理方案。所谓需求价值表征对象在园区中的重要程度。
37.可以理解的，对象不同，其对应的对象特征参数也不同。
38.举例来说，车辆特征参数包括车辆能耗，表达车辆的排碳对象模型能够表征车辆的排碳量与车辆能耗的对应关系；绿植特征参数包括能耗、碳汇、能源产出，表达绿植的排碳对象模型能够表征绿植的排碳量与绿植能耗、碳汇、能源产出的对应关系。
39.物理层部署有排碳对象模型的仿真数据；该仿真数据表征与排碳对象模型表达的对象的排碳信息相关的仿真数据，也即上述对象特征参数的参数值。仿真数据通过对对象监测获得，是真实有效的数据，能够真实反应对象的排碳信息。
40.与排碳对象模型和仿真算法类似的，仿真数据可以对应设有数据标识，以便于基于该数据标识匹配出与园区仿真请求相匹配的目标仿真数据。数据标识可以采用图像标识、文字标识、图像结合文字标识。
41.应用层能够展示表征排碳对象模型的模型标识、搭建完成的园区仿真模型标识、仿真运算结果等。
42.在一个实施例中，应用层包括信息录入模块、建模仿真模块和规划设计模块。信息录入模块主要用于获取人工录入的园区基本信息，例如能源信息、生产信息、交通信息、建筑信息、人员活动、废弃物信息、碳汇信息、碳市场数据以及限制因素等；建模仿真模块主要用于碳排放计算、碳汇计算、碳足迹计算、碳排放可视化等功能；规划设计模块用于实现园区对象优化配置：能源、生产、交通、低碳消费方式、废弃物处置方案等。
43.下面结合图1对低碳园区的仿真规划的具体实现过程作进一步说明。
44.图2为本发明一示例性实施例提供的一种低碳园区的仿真规划方法的流程图，该
仿真规划方法包括以下步骤：
45.步骤201、响应于园区仿真请求，分别确定与园区仿真请求相匹配的目标排碳对象模型、目标排碳对象模型的目标仿真数据以及目标仿真算法；目标仿真数据表征与目标排碳对象模型表达的对象的排碳信息相关的数据。
46.在一个实施例中，应用层可以展示对应于平台层的排碳对象模型的模型标识供用户自行选择所需的排碳对象模型，并将对应于被选中的模型标识的排碳对象模型确定为目标排碳对象模型。
47.在一个实施例中，园区仿真请求包含需求描述信息，则将与该需求描述信息相匹配的排碳对象模型确定为目标排碳对象模型。举例来说，需求描述信息包括2个工厂、100辆汽车，则将表达工厂的排碳对象模型以及表达车辆的排碳对象模型确定为目标排碳对象模型。
48.在一个实施例中，应用层可以展示对应于平台层的仿真算法的仿真算法标识供用户自行选择所需的仿真算法，并将对应于被选中的仿真算法标识的仿真算法确定为目标仿真算法。
49.在一个实施例中，园区仿真请求包含仿真约束条件，则将与该仿真约束条件相匹配的仿真算法确定为目标仿真算法。举例来说，仿真约束条件包括排碳量最少、经济最优，则将能够实现排碳量最少、经济最优的仿真算法确定为目标仿真算法，在对园区仿真模型进行仿真运算时基于该目标仿真算法实现约束。
50.在平台层部署的仿真算法不符合需求的情况下，用户还可以通过应用层自行设计仿真算法，应用层还可以将设计的仿真算法存储于平台层，供后续有需要时调用。
51.在一个实施例中，园区仿真请求包含数据需求，则将与该数据需求匹配的仿真数据确定为目标仿真数据。举例来说，若数据需求包括工厂规模，则将与该工厂规模相匹配的仿真数据确定为目标仿真数据；若数据需求包括绿植覆盖率，则将与该绿植覆盖率相匹配的仿真数据确定为目标仿真数据。
52.本发明实施例中，排碳对象模型与仿真数据相分离，模型的耦合度低，便于用户根据实际情况搭建所需的园区仿真模型，且模型能够复用，普适性好。
53.步骤202、根据目标排碳对象模型搭建园区仿真模型。
54.所搭建的园区仿真模型包含所有目标排碳对象模型。
55.在一个实施例中，园区仿真请求还可以包含园区部署信息，例如园区大小、各个排碳对象模型之间的设置间隔、布局方式等，搭建园区仿真模型时，则根据该园区部署信息搭建园区仿真模型。
56.在一个实施例中，应用层展示园区仿真模型包含的所有目标排碳对象模型的模型标识，用户可以通过拖拽模型标识的方式对各个排碳对象模型之间的设置间隔、布局方式等进行调节。
57.步骤203、基于目标仿真算法对园区仿真模型进行仿真运算，输出园区仿真模型的排碳信息。
58.基于目标仿真算法对园区仿真模型进行仿真运算，使得园区仿真模型所包含的目标排碳对象模型能够模拟其所表达的对象的排碳信息与对象特征参数的对应关系。通过对园区仿真模型进行仿真运算能够输出园区仿真模型的排碳信息。该排碳信息可以作为低碳
园区规划的有效参考。
59.其中，排碳信息包括以下至少之一：排碳量大于排量阈值的区域、排碳量分布。排量阈值可以根据实际情况自行设置。
60.用户可以基于排碳信息包含的排碳量大于排量阈值的区域，对园区的布局进行调整，排碳量大于排量阈值的区域也即排碳量较高的区域，可以减小该区域中排碳量较高的对象，例如减少工厂的部署。
61.在一个实施例中，方法还包括：响应于模型优化请求，确定与模型优化请求相匹配的目标优化算法，并基于优化算法对搭建园区仿真模型进行优化。在基于目标仿真算法对园区仿真模型进行仿真运算时，则基于目标仿真算法对优化后的园区仿真模型进行仿真运算。
62.优化算法部署于平台层。与仿真算法类似的，优化算法可以对应设有优化算法标识，以便于基于该优化算法匹配出与园区仿真请求相匹配的目标优化算法。优化算法标识可以采用图像标识、文字标识、图像结合文字标识。
63.该模型优化请求可以但不限于实现对园区的布局进行调整、增删目标排碳对象模型、修改优化算法、调节仿真环境等。
64.在一个实施例中，为了便于用户理解，输出的园区仿真模型的排碳信息基于图标等可视化方式表示，以便于用户可快速识别高碳排区域、高碳排维度，实现园区能源、生产、交通、消费方式、废弃物处置等要素的科学设计和优化配置，为用户提供完整的低碳、经济的园区生态系统规划设计解决方案。
65.本发明实施例为模拟园区的排碳信息提供了可靠的方式，提供了科学的低碳园区规划设计工具，可以为园区的低碳规划提供有力数据支持。且本发明实施例中的排碳对象模型与仿真数据相分离，模型耦合度低，便于用户根据实际情况搭建所需的园区仿真模型，普适性好。
66.图3为本发明一示例性实施例提供的一种低碳园区的仿真规划方法的应用场景示意图，确定出用于园区仿真请求相匹配的能源信息、生产信息、交通信息、建筑信息、人员活动、废弃物信息、碳汇信息、碳市场数据、限制因素等仿真数据输入(inputs)搭建好的园区仿真模型，进行仿真运算，包括碳排放计算、碳汇计算、碳足迹计算、能源结构配置、生产结构配置、交通结构配置、低碳消费方式、废弃物处置方案等，输出(outputs)排碳信息，该排碳信息用于为经济低碳园区的规划提供参考。
67.与前述低碳园区的仿真规划方法实施例相对应，本发明还提供了低碳园区的仿真规划系统的实施例。
68.本发明实施例还提供一种低碳园区的仿真规划系统，该仿真规划系统包括：应用层、平台层和物理层；所述平台层部署有排碳对象模型和仿真算法；所述物理层部署有所述排碳对象模型的仿真数据；所述仿真数据表征与所述排碳对象模型表达的对象的排碳信息相关的仿真数据；
69.所述应用层响应于园区仿真请求，从所述平台层确定与所述园区仿真请求相匹配的目标排碳对象模型以及目标仿真算法，并从所述物理层确定与所述园区仿真请求相匹配的目标仿真数据；
70.所述平台层根据所述目标仿真数据和所述目标排碳对象模型搭建园区仿真模型，
并基于所述目标仿真算法对所述园区仿真模型进行仿真运算，得到所述园区仿真模型的排碳信息；
71.所述物理层还展示所述园区仿真模型的排碳信息。
72.可选地，所述目标排碳对象模型表征排碳信息与对象特征参数的对应关系；所述对象特征参数为所述目标排碳对象模型表达的对象的特征参数；其中，所述对象特征参数包括以下至少一种：能耗、能源产出、碳汇、需求价值、碳足迹、能源结构配置、消费方式、废弃物处理方案。
73.可选地，所述应用层还响应于模型优化请求，从所述平台层确定与所述模型优化请求相匹配的目标优化算法；
74.所述平台层还基于所述优化算法对所述搭建园区仿真模型进行优化，并基于所述目标仿真算法对优化后的园区仿真模型进行仿真运算。
75.可选地，所述排碳信息包括以下至少之一：排碳量大于排量阈值的区域、排碳量分布。
76.对于系统实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
77.图4为本发明一示例实施例示出的一种电子设备的结构示意图，示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备40的框图。图4显示的电子设备40仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
78.如图4所示，电子设备40可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备40的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器41、上述至少一个存储器42、连接不同系统组件(包括存储器42和处理器41)的总线43。
79.总线43包括数据总线、地址总线和控制总线。
80.存储器42可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(ram)421和/或高速缓存存储器422，还可以进一步包括只读存储器(rom)423。
81.存储器42还可以包括具有一组(至少一个)程序模块424的程序工具425(或实用工具)，这样的程序模块424包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
82.处理器41通过运行存储在存储器42中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如上述任一实施例所提供的方法。
83.电子设备40也可以与一个或多个外部设备44(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口45进行。并且，模型生成的电子设备40还可以通过网络适配器46与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器46通过总线43与模型生成的电子设备40的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的电子设备40使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid(磁盘阵列)
系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
84.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
85.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所提供的方法。
86.其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
87.在可能的实施方式中，本发明实施例还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现上述任一实施例的方法。
88.其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
89.虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。