基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台的制作方法

本发明涉及碳足迹分析，特别是涉及基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台。

背景技术：

1、建筑行业横跨钢铁、水泥、煤电等多个高碳产业，其全行业碳排总量非常高，对建筑群进行碳足迹核算能够全面了解其在整个生命周期内所产生的温室气体排放量，进一步的，能够确定建筑群的碳足迹是否超标，确定建筑群的碳足迹是否超标对于评估建筑群的环境影响至关重要，因此，有必要对建筑群进行碳足迹核算并确定建筑群的碳足迹是否超标，为评估建筑群的环境影响提供依据。

2、现有技术中对建筑群进行碳足迹核算并确定建筑群的碳足迹是否超标的方法为：收集建筑群在设计、施工、运营和拆除等全生命周期阶段的相关数据，运用生命周期评估（lca）等方法核算出总的碳足迹数值，将总的碳足迹数值与行业标准或政策规定的阈值进行比较以确定建筑群的碳足迹是否超标。

3、但是上述方法也存在以下技术问题：

4、上述方法需要大量的详细数据和精确的信息来完成每个阶段的碳足迹核算以获取总碳足迹，增加了数据收集的工作量和成本，还可能因为数据的不完整或不确定性而导致最终的总碳足迹估算不够准确，进而导致确定出的建筑群的碳足迹是否超标的结果也不够准确。

技术实现思路

1、针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

2、本发明提供了基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，智能分析平台用于分析目标建筑群的碳足迹是否超标，智能分析平台包括处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现如下步骤：

3、s1、获取建筑全生命周期对应的预设特征标签列表集合a={a1，a2，……，ai，……，am}，ai={ai1，ai2，……，aij，……，ain(i)}，其中，ai为建筑全生命周期的第i个阶段对应的预设特征标签列表，i的取值为1到m，m为建筑全生命周期的阶段数量，aij为建筑全生命周期的第i个阶段对应的第j个预设特征标签，j的取值为1到n(i)，n(i)为建筑全生命周期的第i个阶段对应的预设特征标签的数量。

4、s2、根据a获取目标建筑群对应的原始碳足迹列表集合的总集b={b1，b2，……，br，……，bs}，br={br1，br2，……，bri，……brm}，bri={bri1，bri2，……，brij，……，brin(i)}，其中，br为目标建筑群中的第r个目标建筑对应的原始碳足迹列表集合，r的取值为1到s，s为目标建筑群中目标建筑的数量，bri为br中ai对应的原始碳足迹列表，brij为bri中aij对应的原始碳足迹，原始碳足迹为在目标建筑的建筑全生命周期的阶段中预设特征标签对应的特征产生的碳足迹。

5、s3、基于brij获取aij对应的加权平均碳足迹eij。

6、s4、根据eij获取目标建筑群对应的总计碳足迹r，其中，r符合如下条件：

7、r=σmi=1σn(i)j=1eij。

8、s5、当r＞r0时，确定目标建筑群的碳足迹超标，当r≤r0时，确定目标建筑群的碳足迹未超标，其中，r0为预设总碳足迹阈值。

9、本发明至少具有以下有益效果：

10、本发明提供了基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，所述智能分析平台用于分析目标建筑群的碳足迹是否超标，所述智能分析平台能够获取建筑全生命周期对应的预设特征标签列表集合，基于所述预设特征标签列表集合获取目标建筑群对应的原始碳足迹列表集合的总集，基于所述原始碳足迹列表集合的总集获取预设特征标签对应的加权平均碳足迹，将所有预设特征标签对应的加权平均碳足迹相加得到的和作为目标建筑群对应的总计碳足迹，当总计碳足迹大于预设总碳足迹阈值时，确定目标建筑群的碳足迹超标，否则，确定目标建筑群的碳足迹未超标，可知，本发明只需收集目标建筑群中的目标建筑的建筑全生命周期的阶段中预设特征标签对应的特征产生的碳足迹数据，即原始碳足迹，基于原始碳足迹确定目标建筑群的碳足迹是否超标，有利于提高确定出的目标建筑群的碳足迹是否超标的结果的精准度。

技术特征：

1.基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，所述智能分析平台用于分析目标建筑群的碳足迹是否超标，其特征在于，所述智能分析平台包括处理器和存储有计算机程序的存储器，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，在步骤s3中包括如下子步骤s31-s34：

3.根据权利要求1所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，预设特征标签为建筑全生命周期的阶段中能够产生碳足迹的特征的名称。

4.根据权利要求2所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，crij=brij。

5.根据权利要求2所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，标识“1”表征碳足迹超标。

6.根据权利要求2所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，标识“0”表征碳足迹未超标。

7.根据权利要求2所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，ai对应的随机森林模型包括n(i)个决策树。

8.根据权利要求7所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，ai对应的随机森林模型中的n(i)个决策树与建筑全生命周期的第i个阶段对应的n(i)个预设特征标签一一对应。

9.根据权利要求2所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，当drij为标识“1”时，grij=h1ij/s，h1ij为d1ij，d2ij，……，drij，……，dsij中为标识“1”的分类标识的数量。

10.根据权利要求2所述的基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，其特征在于，当drij为标识“0”时，grij=h0ij/s，h0ij为d1ij，d2ij，……，drij，……，dsij中为标识“0”的分类标识的数量。

技术总结本发明提供了基于碳共识机制的大模型碳足迹智能分析平台，涉及碳足迹分析技术领域，所述智能分析平台用于分析目标建筑群的碳足迹是否超标，所述智能分析平台能够获取预设特征标签列表集合，基于预设特征标签列表集合获取目标建筑群对应的原始碳足迹列表集合的总集，基于原始碳足迹列表集合的总集获取预设特征标签对应的加权平均碳足迹，基于预设特征标签对应的加权平均碳足迹获取目标建筑群对应的总计碳足迹，根据总计碳足迹和预设总碳足迹阈值确定目标建筑群的碳足迹是否超标，可知，本发明只需收集原始碳足迹，基于原始碳足迹确定目标建筑群的碳足迹是否超标，有利于提高确定出的目标建筑群的碳足迹是否超标的结果的精准度。技术研发人员：徐川子,李磊,向新宇,冯涛,陈奕,刘强,刘宏伟,马闯,阮箴,李昂,洪潇,张家浩,李乃一,卜家俊,姚博,吕卓,陆元愉,柳璐,王文君受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/17