CN117850273A - 一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能化碳排放管控系统，且公开了一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，包括：建筑排放数据采集模块，该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备的能源使用情况数据,通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量；建筑碳排放数据处理模块，该模块可以将建筑物各类能源消耗数据转化为对应的碳排放量数据；碳排放预警和决策模块，利用机器学习产生决策，对超标的碳排放进行决策控制。

Description

一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统

技术领域

本发明涉及智能化碳排放管控系统，尤其涉及一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统。

背景技术

碳排放是指在燃烧化石燃料或其他活动中释放到大气中的二氧化碳和其他温室气体。这些温室气体的释放是导致全球变暖和气候变化的主要原因之一。碳排放可以来自各种活动，包括工业生产、交通运输、能源生产以及农业。管理和减少碳排放对于减缓气候变化具有重要意义。

建筑物的能源消耗是主要的温室气体排放来源之一。建筑物需要供暖、制冷、照明，这些过程通常依赖于燃烧化石燃料或使用电力。同时建筑在生产运输水泥过程中也会释放大量的二氧化碳，但对相关碳排放难以较为准确的计算出相关碳排放量，具有一定的滞后性，因此，提出的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统。

发明内容

本发明的目的是实时对建筑碳排放进行跟踪，避免碳计算的滞后性，而提出的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

建筑排放数据采集模块，该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备的能源使用情况数据,通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量；

建筑碳排放数据处理模块，该模块可以将建筑物各类能源消耗数据转化为对应的碳排放量数据；

碳排放预警和决策模块，该模块可以设定预警阈值和规则，对数据分析单元进行分析，生成各类报告和分析结果从而进行预警单元，为建筑物或组织的管理者提供决策支持单元；

数字孪生模型的计算模块，将实际场景中的数据转化为计算模型，并进行仿真计算，通过与实际场景的数据对接，实现模型与实际场景之间的映射，同时可以将实时数据与模型进行融合，提供更直观的建筑物状态展示和用户交互；

实时碳排放可视化模块，用于将建筑物的碳排放量以可视化的方式呈现出来，该模块可以将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，生成可视化图表、动态影像；

模型仿真模块，通过采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，通过这些数据将作为数字孪生模型的输入，用于模型的建立和仿真，后期可以对数字孪生模型进行更新，新增或删除设备、调整控制策略、改变建筑物用途；

所述建筑排放数据采集模块通过对建筑排放数据进行采集，实时获取建筑物的能源消耗和排放情况，并将数据传至建筑碳排放数据处理模块，所述建筑碳排放数据处理模块通过将建筑物的能源消耗数据转化为碳排放数据，并进行数据分析，并将处理后数据传至数字孪生模型的计算模块，所述数字孪生模型的计算模块通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化，实现高效、精确地对建筑物进行能源消耗和碳排放的评估和预测，并将数据传至实时碳排放可视化模块，所述实时碳排放可视化模块通过将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，为用户提供直观、易懂的能源消耗和碳排放情况展示，对建筑物的能源消耗特征和节能减排潜力进行标注，并将数据传回至数字孪生模型的计算模块，所述碳排放预警和决策模块通过实时监测、数据分析、预警提示和决策支持，及时发现碳排数值放异常情况，采取有效措施来减少碳排放量，降低能源消耗，并将数据传至数字孪生模型的计算模块中，所述模型仿真模块通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化，并将数据传至数字孪生模型的计算模块。

上述技术方案进一步包括：

所述建筑排放数据采集模块该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备，照明、空调、供暖的能源使用情况数据，并通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量，除了能源消耗数据，该模块还可以采集建筑物各个设备的运行状态数据，并通过这些数据，包括设备的开关状态、温度、湿度、压力参数，用于分析设备的性能和效率，帮助分析能源消耗与环境条件之间的关系，并对能源管理系统、进行建筑自动化系统进行数据交互，实现能源消耗的监控和控制。

所述建筑碳排放数据处理模块通过对能源消耗数据转化，将建筑物各类能源消耗数据，包括：电、燃料、集中供热、水以及建筑使用的可再生能源，转化为对应的碳排放量数据，同时根据不同的能源类型，参考国家和地区的碳排放标准或者计算方法，将能源消耗量转化为碳排放量，同时更新不同能源类型的排放因子，且排放因子也会受到时间、地点、能源来源影响而发生变化，在处理过程中定期更新排放因子，并且支持多种排放因子库的管理，生成碳排放量分析报告，提供数据分析和决策支持，对处理后的碳排放量数据传输给能源管理系统、建筑自动化系统进行能源消耗控制，或者与碳交易市场进行数据交互，实现碳排放的交易和管理，将建筑物的能源消耗数据转化为碳排放数据，并进行数据分析和预测，从而为碳排放管理和节能减排提供数据支持和基础。

所述碳排放预警和决策模块将数据传至数据分析单元中，所述数据分析单元利用梯度下降法迭代方法，用于找到函数的局部最小值，它通过不断调整参数的值来减小函数的梯度，从而逐渐逼近最小值，梯度下降法的一个可能的公式如下：其中，θ是参数向量，α是学习率，f(θ)是待优化的函数，/>是f(θ)关于θ的梯度，例如，假设我们有一个线性回归函数f(θ)＝θ_0+θ_1*x，我们希望找到使得f(θ)最小的θ_0和θ_1，我们可以使用梯度下降法来迭代更新θ_0和θ_1，对于θ_0和θ_1，它们的梯度分别是和/>因此我们可以使用以下公式来更新θ_0和θ_1，θ_0＝θ_0-α*(1)，θ_1＝θ_1-α*x，其中，α是学习率，x是输入特征，通过不断迭代更新θ_0和θ_1，我们可以逐渐逼近f(θ)的最小值。

所述数据分析单元将迭代后的数据传至预警单元中，所述预警单元通过线性回归模型进行建筑碳排放预测，通过预测一个响应变量与一个或多个预测变量之间的关系，线性回归模型的公式如下；

y＝θ_0+θ_1*x+θ_2*x²+...+θ_n*xⁿ，其中，y是响应变量，x是预测变量，θ_0,θ_1,...,θ_n是模型参数，在训练模型时，需要使用数据集来估计这些参数，一种常见的方法是最小二乘法，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计参数，假设我们有一个简单的数据集，其中只有一个预测变量x和一个响应变量y，我们可以使用线性回归模型来建立它们之间的关系，假设我们使用最小二乘法来估计模型参数，则有以下公式，θ_1＝(1/m)*Σ(x_i-μ_x)*(y_i-μ_y)，θ_0＝μ_y-θ_1*μ_x，其中，m是样本数量，x_i和y_i分别是第i个样本的预测变量和响应变量，μ_x和μ_y分别是预测变量和响应变量的均值，通过计算这些公式，我们可以得到模型的参数θ_0和θ_1，从而可以使用模型来预测新的响应变量值，并将数据传至决策支持单元中，进行碳排放是否达标检测，并对建筑内超标碳排放进行限制。

所述模型仿真模块通过传感器、监测设备方式，采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，通过建筑排放数据采集模块作为模型的输入，用于模型的建立和仿真，并基于采集到的数据，使用建模软件或者特定的算法，构建数字孪生模型，且模型通常包括建筑物的几何结构、材料属性、能源系统、设备和控制系统方面的信息，并与实际场景相对应，通过对数字孪生模型进行仿真计算，可以模拟建筑物在不同时间段内的能源使用情况和室内环境变化，温度、湿度、空气质量，数字孪生模型还可以预测建筑物在不同节能减排措施下的能源消耗和碳排放情况，从而评估不同措施的效果。

所述数字孪生模型的计算模块通过将实际场景中的物理属性、能源系统、控制策略因素转化为计算模型，并进行仿真计算，通过这些计算可以基于物理定律、数值方法和机器学习技术，模拟建筑物在不同工况下的行为，温度变化、能源消耗、空气流动，并通过仿真计算，可以评估不同设计方案、运营策略和控制算法对建筑物性能和能源效率的影响，并与实际场景的数据对接，实现模型与实际场景之间的映射，这包括将实时传感器数据输入到数字孪生模型，以更新模型状态和参数，使其保持与实际场景的一致性。

所述实时碳排放可视化模块基于实时数据和碳排放模型，生成可视化图表、动态影像，将建筑物的能源消耗和碳排放情况以直观的方式呈现出来，为用户提供更直观的展示形式，于实时数据和碳排放模型，显示不同时间段内的碳排放量和能源消耗情况，同时也可以生成实时的动态影像。

本发明具备以下有益效果：

1、本发明中，提出的用于控制建筑碳排放的数字孪生系统的系统，通过对建筑排放数据采集模块中获取各个数据进行收集，并将数据传至碳排放预警和决策模块中的预警单元进行碳排放超标预警提示。

2、本发明中，提出的用于控制建筑碳排放的数字孪生系统的系统，通过对超标的碳排放数据进行获取，从而利用机器学习产生决策，对超标的碳排放进行决策控制。

附图说明

图1为本发明提出的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统的系统框图。

图中：1、建筑排放数据采集模块；2、建筑碳排放数据处理模块；3、碳排放预警和决策模块；4、数字孪生模型的计算模块；5、实时碳排放可视化模块；6、模型仿真模块；7、数据分析单元；8、预警单元；9、决策支持单元。

具体实施方式

实施例一

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提出的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，包括：建筑排放数据采集模块1，该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备的能源使用情况数据,通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量；建筑碳排放数据处理模块2；碳排放预警和决策模块3，该模块可以设定预警阈值和规则，对数据分析单元7进行分析，生成各类报告和分析结果从而进行预警单元8，为建筑物或组织的管理者提供决策支持单元9；

数字孪生模型的计算模块4，将实际场景中的数据转化为计算模型，并进行仿真计算，通过与实际场景的数据对接，实现模型与实际场景之间的映射，同时可以将实时数据与模型进行融合，提供更直观的建筑物状态展示和用户交互；实时碳排放可视化模块5，用于将建筑物的碳排放量以可视化的方式呈现出来，该模块可以将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，生成可视化图表、动态影像；模型仿真模块6，通过采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，通过这些数据将作为数字孪生模型的输入，用于模型的建立和仿真，后期可以对数字孪生模型进行更新，新增或删除设备、调整控制策略、改变建筑物用途；建筑排放数据采集模块1通过对建筑排放数据进行采集；

实时获取建筑物的能源消耗和排放情况，并将数据传至建筑碳排放数据处理模块2，建筑碳排放数据处理模块2通过将建筑物的能源消耗数据转化为碳排放数据，并进行数据分析，并将处理后数据传至数字孪生模型的计算模块4，数字孪生模型的计算模块4通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化，实现高效、精确地对建筑物进行能源消耗和碳排放的评估和预测，并将数据传至实时碳排放可视化模块5，实时碳排放可视化模块5通过将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，为用户提供直观、易懂的能源消耗和碳排放情况展示，对建筑物的能源消耗特征和节能减排潜力进行标注，并将数据传回至数字孪生模型的计算模块4，碳排放预警和决策模块3通过实时监测、数据分析、预警提示和决策支持；

及时发现碳排数值放异常情况，采取有效措施来减少碳排放量，降低能源消耗，并将数据传至数字孪生模型的计算模块4中，模型仿真模块6通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化，并将数据传至数字孪生模型的计算模块4，建筑排放数据采集模块1该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备，照明、空调、供暖的能源使用情况数据，并通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量，除了能源消耗数据，该模块还可以采集建筑物各个设备的运行状态数据，并通过这些数据，包括设备的开关状态、温度、湿度、压力参数，用于分析设备的性能和效率；

帮助分析能源消耗与环境条件之间的关系，并对能源管理系统、进行建筑自动化系统进行数据交互，实现能源消耗的监控和控制，建筑碳排放数据处理模块2通过对能源消耗数据转化，将建筑物各类能源消耗数据，电、燃料、集中供热、水以及建筑使用的可再生能源，转化为对应的碳排放量数据，同时根据不同的能源类型，参考国家和地区的碳排放标准或者计算方法，将能源消耗量转化为碳排放量，同时更新不同能源类型的排放因子，且排放因子也会受到时间、地点、能源来源影响而发生变化，在处理过程中定期更新排放因子，并且支持多种排放因子库的管理，生成碳排放量分析报告；

提供数据分析和决策支持，对处理后的碳排放量数据传输给能源管理系统、建筑自动化系统进行能源消耗控制，或者与碳交易市场进行数据交互，实现碳排放的交易和管理，将建筑物的能源消耗数据转化为碳排放数据，并进行数据分析和预测，从而为碳排放管理和节能减排提供数据支持和基础，模型仿真模块6通过传感器、监测设备方式，采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，通过建筑排放数据采集模块1作为模型的输入，用于模型的建立和仿真，并基于采集到的数据，使用建模软件或者特定的算法，构建数字孪生模型，且模型通常包括建筑物的几何结构、材料属性、能源系统、设备和控制系统方面的信息；

并与实际场景相对应，通过对数字孪生模型进行仿真计算，可以模拟建筑物在不同时间段内的能源使用情况和室内环境变化，温度、湿度、空气质量，数字孪生模型还可以预测建筑物在不同节能减排措施下的能源消耗和碳排放情况，从而评估不同措施的效果，数字孪生模型的计算模块4通过将实际场景中的物理属性、能源系统、控制策略因素转化为计算模型，并进行仿真计算，通过这些计算可以基于物理定律、数值方法和机器学习技术，模拟建筑物在不同工况下的行为；

例如温度变化、能源消耗、空气流动，并通过仿真计算，可以评估不同设计方案、运营策略和控制算法对建筑物性能和能源效率的影响，并与实际场景的数据对接，实现模型与实际场景之间的映射，这包括将实时传感器数据输入到数字孪生模型，以更新模型状态和参数，使其保持与实际场景的一致性，实时碳排放可视化模块5基于实时数据和碳排放模型，生成可视化图表、动态影像，将建筑物的能源消耗和碳排放情况以直观的方式呈现出来，同时也可以生成实时的动态影像，为用户提供更直观的展示形式，于实时数据和碳排放模型，显示不同时间段内的碳排放量和能源消耗情况，同时也可以生成实时的动态影像。

建筑排放数据采集模块1通过对建筑内的排放数据进行采集，并实时获取建筑物的能源消耗和排放情况，并将数据传至建筑碳排放数据处理模块2，建筑碳排放数据处理模块2通过建筑碳排放数据接受、处理，将建筑物的能源消耗数据实时接收转化，并将处理后数据传至数字孪生模型的计算模块4进行数据分析，数字孪生模型的计算模块4通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化；

实现高效、精确地对建筑物进行能源消耗和碳排放的评估和预测，并将数据传至实时碳排放可视化模块5，通过实时碳排放可视化模块5将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，为用户提供直观、易懂的能源消耗和碳排放情况展示，对建筑物的能源消耗特征和节能减排潜力进行标注，碳排放预警和决策模块3通过数字孪生模型的计算模块4对建筑碳排放数据处理模块2中数据实时监测、数据分析、预警提示并决策支持，及时发现碳排数值放异常情况，采取有效措施来减少碳排放量；

降低能源消耗，模型仿真模块6通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化，并将仿真模型与建筑碳排放数据处理模块2中数据进行映射。

实施例二

如图1所示，本发明的实施例中，碳排放预警和决策模块3将数据传至数据分析单元7中，数据分析单元7利用梯度下降法迭代方法，用于找到函数的局部最小值，它通过不断调整参数的值来减小函数的梯度，从而逐渐逼近最小值，梯度下降法的一个可能的公式如下：其中，θ是参数向量，α是学习率，f(θ)是待优化的函数，/>是f(θ)关于θ的梯度，例如，假设我们有一个线性回归函数f(θ)＝θ_0+θ_1*x，我们希望找到使得f(θ)最小的θ_0和θ_1，我们可以使用梯度下降法来迭代更新θ_0和θ_1，对于θ_0和θ_1，它们的梯度分别是/>和/>因此我们可以使用以下公式来更新θ_0和θ_1，θ_0＝θ_0-α*(1)，θ_1＝θ_1-α*x，其中，α是学习率，x是输入特征，通过不断迭代更新θ_0和θ_1，我们可以逐渐逼近f(θ)的最小值，数据分析单元7将迭代后的数据传至预警单元8中，预警单元8通过线性回归模型进行建筑碳排放预测；

通过预测一个响应变量与一个或多个预测变量之间的关系，线性回归模型的公式如下，y＝θ_0+θ_1*x+θ_2*x²+...+θ_n*xⁿ，其中，y是响应变量，x是预测变量，θ_0,θ_1,...,θ_n是模型参数，在训练模型时，需要使用数据集来估计这些参数，一种常见的方法是最小二乘法，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计参数，假设我们有一个简单的数据集，其中只有一个预测变量x和一个响应变量y，我们可以使用线性回归模型来建立它们之间的关系，假设我们使用最小二乘法来估计模型参数，则有以下公式，θ_1＝(1/m)*Σ(x_i-μ_x)*(y_i-μ_y)，θ_0＝μ_y-θ_1*μ_x，其中，m是样本数量，x_i和y_i分别是第i个样本的预测变量和响应变量，μ_x和μ_y分别是预测变量和响应变量的均值，通过计算这些公式，我们可以得到模型的参数θ_0和θ_1，从而可以使用模型来预测新的响应变量值，并将数据传至决策支持单元9中，进行碳排放是否达标检测，并对建筑内超标碳排放进行限制。

数据分析单元7通过对建筑碳排放数据处理模块2中的数据进行实时获取，通过对建筑碳排放数据处理模块2中数据进行算法分析，负责实时收集建筑物相关的能源消耗数据、设备运行状态数据以及环境参数数据，温度、湿度，并将获取到的数据作为预警和决策的基础，预警单元8对获取到的数据和排放因子比对后，将数据中过高的数据进行标注，并对数据进行预警提示，决策支持单元9通过对数据利用算法进行决策分析，利用机器学习对建筑碳排放过高进行调整。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征包括：

建筑排放数据采集模块(1)，该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备的能源使用情况数据,通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量；

建筑碳排放数据处理模块(2)，该模块可以将建筑物各类能源消耗数据转化为对应的碳排放量数据；

碳排放预警和决策模块(3)，该模块可以设定预警阈值和规则，对数据分析单元(7)进行分析，生成各类报告和分析结果从而进行预警单元(8)，为建筑物或组织的管理者提供决策支持单元(9)；

数字孪生模型的计算模块(4)，将实际场景中的数据转化为计算模型，并进行仿真计算，通过与实际场景的数据对接，实现模型与实际场景之间的映射，同时可以将实时数据与模型进行融合，提供更直观的建筑物状态展示和用户交互；

实时碳排放可视化模块(5)，用于将建筑物的碳排放量以可视化的方式呈现出来，该模块可以将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，生成可视化图表、动态影像；

模型仿真模块(6)，通过采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，通过这些数据将作为数字孪生模型的输入，用于模型的建立和仿真，后期可以对数字孪生模型进行更新，新增或删除设备、调整控制策略、改变建筑物用途；

所述建筑排放数据采集模块(1)通过对建筑排放数据进行采集，实时获取建筑物的能源消耗和排放情况，并将数据传至建筑碳排放数据处理模块(2)，所述建筑碳排放数据处理模块(2)通过将建筑物的能源消耗数据转化为碳排放数据，并进行数据分析，并将处理后数据传至数字孪生模型的计算模块(4)，所述数字孪生模型的计算模块(4)通过将实际场景中的数据采集、模型建立和仿真计算过程自动化，实现高效、精确地对建筑物进行能源消耗和碳排放的评估和预测，并将数据传至实时碳排放可视化模块(5)，所述实时碳排放可视化模块(5)通过将建筑物的实时数据和碳排放模型相结合，为用户提供直观、易懂的能源消耗和碳排放情况展示，对建筑物的能源消耗特征和节能减排潜力进行标注，并将数据传回至数字孪生模型的计算模块(4)，所述碳排放预警和决策模块(3)通过实时监测、数据分析、预警提示和决策支持，及时发现碳排数值放异常情况，采取有效措施来减少碳排放量，降低能源消耗，并将数据传至数字孪生模型的计算模块(4)中，所述模型仿真模块(6)通过采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，并将数据传至数字孪生模型的计算模块(4)。

2.根据权利要求1所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述建筑排放数据采集模块(1)该模块负责采集建筑物各个能源消耗设备，照明、空调、供暖的能源使用情况数据，并通过连接传感器、智能电表设备、智能水表设备和远传热流量计，实时获取能源消耗的数据，包括：电量、燃料用量、集中供热耗热量、水消耗量以及建筑使用的可再生能源用量，除了能源消耗数据，该模块还可以采集建筑物各个设备的运行状态数据，并通过这些数据，包括设备的开关状态、温度、湿度、压力参数，用于分析设备的性能和效率，帮助分析能源消耗与环境条件之间的关系，并对能源管理系统、进行建筑自动化系统进行数据交互，实现能源消耗的监控和控制。

3.根据权利要求1所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述建筑碳排放数据处理模块(2)通过对能源消耗数据转化，将建筑物各类能源消耗数据，包括：电、燃料、集中供热耗热、水以及建筑使用的可再生能源，转化为对应的碳排放量数据，同时根据不同的能源类型，参考国家和地区的碳排放标准或者计算方法，将能源消耗量转化为碳排放量，同时更新不同能源类型的排放因子，且排放因子也会受到时间、地点、能源来源影响而发生变化，在处理过程中定期更新排放因子，并且支持多种排放因子库的管理，生成碳排放量分析报告，提供数据分析和决策支持，对处理后的碳排放量数据传输给能源管理系统、建筑自动化系统进行能源消耗控制，或者与碳交易市场进行数据交互，实现碳排放的交易和管理，将建筑物的能源消耗数据转化为碳排放数据，并进行数据分析和预测，从而为碳排放管理和节能减排提供数据支持和基础。

4.根据权利要求1所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述碳排放预警和决策模块(3)将数据传至数据分析单元(7)中，所述数据分析单元(7)利用梯度下降法迭代方法，用于找到函数的局部最小值，它通过不断调整参数的值来减小函数的梯度，从而逐渐逼近最小值，梯度下降法的一个可能的公式如下：其中，θ是参数向量，α是学习率，f(θ)是待优化的函数，/>是f(θ)关于θ的梯度，例如，假设我们有一个线性回归函数f(θ)＝θ_0+θ_1*x，我们希望找到使得f(θ)最小的θ_0和θ_1，我们可以使用梯度下降法来迭代更新θ_0和θ_1，对于θ_0和θ_1，它们的梯度分别是和/>因此我们可以使用以下公式来更新θ_0和θ_1，θ_0＝θ_0-α*(1)，θ_1＝θ_1-α*x，其中，α是学习率，x是输入特征，通过不断迭代更新θ_0和θ_1，我们可以逐渐逼近f(θ)的最小值。

5.根据权利要求4所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述数据分析单元(7)将迭代后的数据传至预警单元(8)中，所述预警单元(8)通过线性回归模型进行建筑碳排放预测，通过预测一个响应变量与一个或多个预测变量之间的关系，线性回归模型的公式如下，y＝θ_0+θ_1*x+θ_2*x²+...+θ_n*xⁿ，其中，y是响应变量，x是预测变量，θ_0,θ_1,...,θ_n是模型参数，在训练模型时，需要使用数据集来估计这些参数，一种常见的方法是最小二乘法，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计参数，假设我们有一个简单的数据集，其中只有一个预测变量x和一个响应变量y，我们可以使用线性回归模型来建立它们之间的关系，假设我们使用最小二乘法来估计模型参数，则有以下公式，

θ_1＝(1/m)*Σ(x_i-μ_x)*(y_i-μ_y)，θ_0＝μ_y-θ_1*μ_x，其中，m是

样本数量，x_i和y_i分别是第i个样本的预测变量和响应变量，μ_x和μ_y分别是预测变量和响应变量的均值，通过计算这些公式，我们可以得到模型的参数θ_0和θ_1，从而可以使用模型来预测新的响应变量值，并将数据传至决策支持单元(9)中，进行碳排放是否达标检测，并对建筑内超标碳排放进行限制。

6.根据权利要求1所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述模型仿真模块(6)通过传感器、监测设备方式，采集实际场景中的各类数据，包括建筑物结构、能源使用情况和室内环境参数，通过建筑排放数据采集模块(1)作为模型的输入，用于模型的建立和仿真，并基于采集到的数据，使用建模软件或者特定的算法，构建数字孪生模型，且模型通常包括建筑物的几何结构、材料属性、能源系统、设备和控制系统方面的信息，并与实际场景相对应，通过对数字孪生模型进行仿真计算，可以模拟建筑物在不同时间段内的能源使用情况和室内环境变化，温度、湿度、空气质量，数字孪生模型还可以预测建筑物在不同节能减排措施下的能源消耗和碳排放情况，从而评估不同措施的效果。

7.根据权利要求1所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述数字孪生模型的计算模块(4)通过将实际场景中的物理属性、能源系统、控制策略因素转化为计算模型，并进行仿真计算，这些计算可以基于物理定律、数值方法和机器学习技术，模拟建筑物在不同工况下的行为，温度变化、能源消耗、空气流动，并通过仿真计算，可以评估不同设计方案、运营策略和控制算法对建筑物性能和能源效率的影响，并与实际场景的数据对接，实现模型与实际场景之间的映射，这包括将实时传感器数据输入到数字孪生模型，以更新模型状态和参数，使其保持与实际场景的一致性。

8.根据权利要求1所述的一种用于控制建筑碳排放的数字孪生系统，其特征在于，所述实时碳排放可视化模块(5)基于实时数据和碳排放模型，生成可视化图表、动态影像，将建筑物的能源消耗和碳排放情况以直观的方式呈现出来，为用户提供更直观的展示形式与实时数据和碳排放模型，显示不同时间段内的碳排放量和能源消耗情况。