一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统及方法与流程

1.本发明属于分布式光伏发电下的碳排放监测领域，具体涉及一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统及方法。


背景技术：

2.二氧化碳排放量的在线监测，对调整能源产业结构，控制二氧化碳的排放显得尤为重要。目前关于碳排放量的计算主要基于过去以化石能源发电为主的集中发电形式，随着分布式光伏发电技术的迅速发展，以传统集中式发电计算的区域碳排放将会显著高于核算区域实际产生的碳排放，使数据失真。当前计算碳排放采取的方案大多数为事后统计，统计方法落后，数据处理不集中。因此基于区域分布式光伏发电的碳排放监测技术对统计碳排放量有着重要作用。
3.由此可见，现有的碳排放量的监测系统和监测方法无法针对区域内总的二氧化碳排放量以及减少的二氧化碳排放量进行实时统计和计算，并且监测的数据准确性不高。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明提供一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统及方法，能够及时计算出区域内光伏发电的总量、所有负荷的用电量，经过碳排放边缘计算器计算出区域内总的二氧化碳排放量以及减少的二氧化碳排放量，并且监测的数据准确性。
5.为了达到以上目的，本发明采用如下技术方案：
6.一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统，包括光伏发电系统、储能系统、用户终端、碳排放量监测装置；
7.所述光伏发电系统用于将太阳能转换成交流电，将交流电供应给所述用户终端，当发电量充足时，将多余电能传输至所述储能系统；
8.所述储能系统用于储存备用电能；
9.所述碳排放量监测装置用于采集所述光伏发电系统、所述储能系统和所述用户终端的数据，汇总得到电量数据，通过电量数据计算得到碳排放数据，存储、统计并监测电量数据和碳排放数据；
10.所述碳排放量监测装置包括数据采集模块、碳排放边缘计算器和云服务器；
11.所述数据采集模块分别与所述光伏发电系统、所述储能系统和所述用户终端相连；
12.所述碳排放边缘计算器分别与所述数据采集模块和所述云服务器相连；
13.所述光伏发电系统、所述储能系统和所述用户终端之间，两两互连。
14.进一步地，所述光伏发电系统包括光伏组件、组串逆变器和交流汇流箱；
15.所述光伏组件、所述组串逆变器和所述交流汇流箱依次连接；
16.所述交流汇流箱分别与所述储能系统和所述用户终端相连。
17.进一步地，所述数据采集模块为智能电表。
18.进一步地，所述备用电能采用电化学能或氢储能方式储存至所述储能系统中。
19.进一步地，所述用户终端包括用户配电房，所述用户配电房分别与所述光伏发电系统、所述数据采集模块和所述储能系统相连；所述用户配电房与所述储能系统之间设置有开关柜。
20.进一步地，所述数据采集模块与所述碳排放边缘计算器之间采用无线传输技术相连，所述无线传输技术为4g或5g。
21.进一步地，所述用户终端连接有电网。
22.进一步地，所述用户终端与所述电网之间设置有双向流量表。
23.一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法，基于上述一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统，包括步骤如下：
24.s1：数据采集模块对光伏发电系统、储能系统和用户终端进行数据采集，得到电量数据，将电量数据传输至碳排放边缘计算器；
25.所述电量数据包括光伏发电量、储能电量和用户用电量；
26.s2：碳排放边缘计算器根据光伏发电量与用户用电量的关系选择供电模式；
27.s3：碳排放边缘计算器根据选择好的供电模式对电量数据进行计算，得到碳排放数据；
28.所述碳排放数据包括二氧化碳排放总量和减少的二氧化碳排放量；
29.s4：碳排放边缘计算器将电量数据以及碳排放数据上传至云服务器；
30.s5：云服务器对电量数据以及碳排放数据进行存储、统计并监测。
31.进一步地，s2中，所述供电模式分为三种：
32.第一种供电模式是采用光伏系统和电网的电能组合供电；
33.第二种供电模式是采用光伏系统、储能系统以及电网的电能组合供电；
34.第三种供电模式是仅采用光伏系统的电能供电；
35.选择供电模式的具体方法为：
36.当光伏发电量小于用户用电量的1.5倍，则根据实际情况选择第一种供电模式或第二种供电模式；
37.当光伏发电量大于或等于用户用电量的1.5倍，则选择第三种供电模式；
38.所述第一种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
39.ca＝∑(f
j-ei)δ140.其中：ca为电网的碳排放量，∑fj为用户用电量,ei为光伏发电量,δ1为电网的碳排放因子；
41.cb＝∑eiδ242.其中：cb为光伏发电的碳排放量，δ2为光伏发电的碳排放因子；
43.第一种供电模式下二氧化碳排放总量为c1:
44.c1＝∑(f
j-ei)δ1+∑eiδ245.则第一种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc1：
46.δc1＝∑fjδ
1-c147.所述第二种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
48.第二种供电模式下二氧化碳排放总量c2为:
49.c2＝∑(f
j-e
i-g2)δ1+∑eiδ250.其中，g2为第二种供电模式下储能系统储存的电量；
51.则第二种供电模式下减小的二氧化碳排放量为δc2：
52.δc2＝∑fjδ
1-∑(f
j-e
i-g2)δ
1-∑eiδ253.所述第三种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
54.第三种供电模式下二氧化碳排放总量c3：
55.c3＝∑eiδ256.第三种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc3：
57.δc3＝∑fjδ
1-∑eiδ258.第三种供电模式下储能系统存储的电能g3为：
59.g3＝e
i-fj。
60.相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
61.本发明提供一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统，本系统通过数据采集模块对光伏发电系统、储能系统和用户终端进行数据采集，得到光伏发电量、用户用电量和储能电量等电量数据，碳排放边缘计算器根据光伏发电量和用户用电量选择供电模式，根据供电模式对电量数据进行计算，得到碳排放数据并上传至云服务器，由云服务器对电量数据以及碳排放数据进行存储、统计并监测，采用本系统有利于该区域对电能的实时管理，调整能源结构，适合当前及未来的节能减排发展；本系统结构简单，便于运维，具有良好的推广应用价值。
62.优选地，本发明的光伏发电系统采用了光伏组件、组串逆变器和交流汇流箱的组成结构，能够很好地保证光伏发电量的供给。
63.优选地，本发明的数据采集模块采用了智能电表检测装置，智能电表检测装置，一是用于周期性采集负载线路的实时电压数据和电流数据，通过接入用户配电房总线上的电压互感器和电流互感器检测电压和电流，将检测到的电压和电流转换成该配电房分配的电量；二是用于周期性采集分布式光伏发电的电压值和电流值；三是用于周期性采集该区域存储单元的储电量，该区域的储能来自于光伏发电的电量。
64.优选地，本发明的储能系统将备用电能采用电化学能或氢储能两种方式进行存储，这样，方便能源的调取。
65.优选地，本发明的用户配电房，用户配电房分别与光伏发电系统、数据采集模块和储能系统相连；用户配电房与储能系统之间还设置了开关柜，通方便控制储能系统的电能输送。
66.优选地，本发明数据的采集模块与所述碳排放边缘计算器之间采用4g或5g的无线传输技术实现连接，便于实现稳定可靠的通信传输。
67.优选地，本发明的用户终端连接有电网，为用户终端保证了电能供给；另外，在用户终端和电网之间还设置了双向流量表，在某区域的光伏发电量充足，而该区域的用电量较少时，通过双向流量表，用户可以根据需要把剩余的电量按电网的销售电价销售给电网，减少碳排放量的同时又能获得一笔利润，大大提升了经济效益。
68.本发明还提供一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法，基于上述一种区域
分布式光伏发电碳排放量的监测系统，按照一定的周期划分时间段，通过数据采集模块连续采集用户终端的各个配电房在时间段里的电压值和电流值、光伏发电量以及储能电量，将电量数据发送至碳排放边缘计算器，并计算该区域的光伏发电量、用户用电量，并根据两者的比较选择供电模式，在相应的供电模式下计算该区域的二氧化碳排放总量以及减少的二氧化碳排放量，并将碳排放数据进行保存，通过无线传输技术将该区域的碳排放数据、电量数据上传至云服务器，以图表的形式对数据进行统计，便于数据观察以及数据共享。这种碳排放量的监测方法既减少了工作人员的工作量，也保证了测量数据的实时有效性，碳排放边缘计算器对传输的数据进行快速识别和计算，既能根据该区域的实际情况选择能源的接入方式，又能快速地计算出各种能源供应下的二氧化碳排放总量和减少量并将数据保存上传至云服务器；采用本方法能够对碳排放量进行实时在线监测，具有实时、高精度、便捷等优点。
69.优选地，本发明的供电模式共分为三种，分别为光伏系统和电网的电能联合供电模式；光伏系统、储能系统以及电网的电能联合供电模式以及光伏系统的电能供电模式；这样，可根据实际情况进行选择，可精准地计算出某区域的碳排放数据。
附图说明
70.图1为本发明实施例提供的一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统的拓扑示意图；
71.图2为本发明实施例提供的一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法的流程图；
72.图3为本发明实施例提供的接入光伏和电网环境下该区域云服务器中记录的该区域的二氧化碳排放量统计图；
73.图4为本发明实施例提供的一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统的结构示意图；
74.图5为本发明提供的一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法的流程图。
具体实施方式
75.如图4所示，本发明提供一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统，包括光伏发电系统、储能系统、用户终端、碳排放量监测装置；所述光伏发电系统用于将太阳能转换成交流电，将交流电供应给所述用户终端，当发电量充足时，将多余电能传输至所述储能系统；所述储能系统用于储存备用电能；所述碳排放量监测装置用于采集所述光伏发电系统、所述储能系统和所述用户终端的数据，汇总得到电量数据，通过电量数据计算得到碳排放数据，存储、统计并监测电量数据和碳排放数据。所述碳排放量监测装置包括数据采集模块、碳排放边缘计算器和云服务器；所述数据采集模块分别与所述光伏发电系统、所述储能系统和所述用户终端相连；所述碳排放边缘计算器分别与所述数据采集模块和所述云服务器相连；所述光伏发电系统、所述储能系统和所述用户终端之间，两两互连，所述用户终端连接有电网，并且，所述用户终端与所述电网之间设置有双向流量表。
76.具体的，所述光伏发电系统包括光伏组件、组串逆变器和交流汇流箱；所述光伏组件、所述组串逆变器和所述交流汇流箱依次连接；所述交流汇流箱分别与所述储能系统和
所述用户终端相连。
77.上述数据采集模块采用智能电表检测装置。
78.储能系统中，所述备用电能采用电化学能或氢储能方式储存进行存储。
79.上述用户终端包括用户配电房，所述用户配电房分别与所述光伏发电系统、所述数据采集模块和所述储能系统相连；所述用户配电房与所述储能系统之间设置有开关柜。
80.特别的，所述数据采集模块与所述碳排放边缘计算器之间采用无线传输技术相连，所述无线传输技术为4g或5g。
81.如图5所示，本发明还提供一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法，基于上述一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统，包括步骤如下：
82.s1：数据采集模块对光伏发电系统、储能系统和用户终端进行数据采集，分别得到，将电量数据传输至碳排放边缘计算器；
83.所述电量数据包括光伏发电量、储能电量和用户用电量；
84.s2：碳排放边缘计算器根据光伏发电量与用户用电量的关系选择供电模式；
85.这里，可选择的供电模式分为三种：
86.第一种供电模式是采用光伏系统和电网的电能供电；
87.第二种供电模式是采用光伏系统、储能系统以及电网的电能供电；
88.第三种供电模式是仅采用光伏系统的电能供电；
89.选择供电模式的具体方法为：
90.光伏发电量小于用户用电量的1.5倍，则根据实际情况选择第一种供电模式或第二种供电模式；
91.光伏发电量大于或等于用户用电量的1.5倍，则选择第三种供电模式；所述第一种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
92.ca＝∑(f
j-ei)δ193.其中：ca为电网的碳排放量，∑fj为用户用电量,ei为光伏发电量,δ1为电网的碳排放因子；
94.cb＝∑eiδ295.其中：cb为光伏发电的碳排放量，δ2为光伏发电的碳排放因子；
96.第一种供电模式下二氧化碳排放总量为c1:
97.c1＝∑(f
j-ei)δ1+∑eiδ298.则第一种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc1：
99.δc1＝∑fjδ
1-c1100.所述第二种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
101.第二种供电模式下二氧化碳排放总量c2为:
102.c2＝∑(f
j-e
i-g2)δ1+∑eiδ2103.其中，g2为第二种供电模式下储能系统储存的电量；
104.则第二种供电模式下减小的二氧化碳排放量为δc2：
105.δc2＝∑fjδ
1-∑(f
j-e
i-g2)δ
1-∑fiδ2106.所述第三种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
107.第三种供电模式下二氧化碳排放总量c3：
108.c3＝∑eiδ2109.则第三种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc3：
110.δc3＝∑fjδ
1-∑eiδ2111.则第三种供电模式下储能系统存储的电能g3为：
112.g3＝e
i-fj。
113.s3：碳排放边缘计算器根据选择好的供电模式对光伏发电量、储能电量和用户用电量进行计算，得到碳排放数据；
114.所述碳排放数据包括二氧化碳排放总量和减少的二氧化碳排放量；
115.s4：碳排放边缘计算器将电量数据以及碳排放数据上传至云服务器；
116.s5：云服务器对光伏发电量、储能电量、用户用电量以及碳排放数据进行存储、统计并监测。
117.实施例
118.下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
119.如图1和图4所示，本实施一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测系统，包括光伏发电系统、储能系统、用户终端、碳排放量监测装置；其中，具体的：
120.分布式的光伏发电系统包括光伏组件、组串逆变器和交流汇流箱；其具体实现的功能是将太阳能通过光伏组件转换成为直流电，经过组串逆变器将直流电转换成交流电汇总到交流汇流箱中供负载使用。
121.碳排放量监测装置包括数据采集模块、碳排放边缘计算器和云服务器；数据采集模块含有多个数据采集单元，还包括碳排放边缘计算器、无线传输技术、云服务器等。数据采集单元的作用是采集该区域的电量数据，在一定周期内，将时间分为若干段，一是分别采集每个时间段内的各类用户配电房(用户终端)输入总线的电压和电流数据，并将每一类用户配电房的电流电压数据做好分类标注，便于对每个配电房进行管理；二是采集该时间段分布式的光伏发电系统的电压值、电流值；三是采集该时间段的储能系统的备用电能的。然后将采集的电量数据传输至碳排放边缘计算器，在碳排放边缘计算器中，计算出光伏发电量、用户用电量以及储能电量并保存。
122.其次，在碳排放边缘计算器中对光伏发电量和用户用电量进行比较，从而选取该区域的供电模式。在对应的模式下计算二氧化碳排放总量以及减少的二氧化碳排放量汇总成碳排放数据，并将碳排放数据进行保存。将碳排放边缘计算器的碳排放数据通过无线传输技术(4g或5g)，上传至云服务器中，并将各类数据做好统计，便于对该区域的电量数据以及碳排放数据进行监控。
123.当该区域的光伏发电量充足时可以选择用储能系统将电能储存起来，储存的电量同样要上传至碳排放边缘计算器中保存，以便后续的碳排放量计算。在电网和用户终端之间设计的双向计量表，其作用是，当光伏发电量充足，而该区域的用户用电量需求较少时，用户可以根据需要把剩余的电量按电网的销售电价销售给电网，减少碳排放量的同时又能获得一笔利润。
124.图2为区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法流程图，数据采集单元内采集信息的主要装置是电压互感器和电流互感器，通过这两种装置可以采集用户配电房的输入总线上的电压值和电流值、光伏发电系统的输出电压值电流值以及储能系统的储能电量。将
采集的电量数据经过碳排放边缘计算器进行数据处理并存储，通过计算将用户总线上的电压值和电流值转换成用电量，将光伏发电设施输出总线上的电压值电流值和转换成发电量以及储能系统的储能电量，并对光伏发电量以及用户用电量进行对比，选择供电模式，在对应模式下计算碳排放量。
125.上述流程进一步解释如下：
126.步骤一：在一定的周期内划分若干个时间段，运用智能电表分别采集两个相邻时间段t1、t2时刻各个配电房总输入线上的电压值u1和u2和电流值i1和i2，传输至碳排放边缘计算器整理待用。同理可得，采集t1—t2时刻分布式光伏发电总线上的电压值和电流值同时传输至碳排放边缘计算器整理待用。同时采集储能系统的储能电量传输至碳排放边缘计算器整理待用。
127.步骤二：在碳排放边缘计算器将采集的电压和电流进行处理。将待用值通过公式p＝u
·
i，w＝p
·
t得到，t1时刻的功率p1＝u1·
i1，t2时刻的功率p2＝u2·
i2，w＝p2·
t
2-p1·
t1，即得到t1到t2时间段内的用户用电量w。用同样的方法可以测得光伏发电量。
128.步骤三：影响光伏的发电量一般有太阳能的辐射、太阳能组件的倾斜角度、太阳能电池组件的转化效率等因素。而太阳能的辐射受天气季节等因素影响。因此，当日或当周的天气状况是影响光伏发电的发电量的主要因素。为减小碳排放，应尽可能使用分布式光伏发电系统发出的电能。而如何能保证尽可能多的使用分布式的光伏发电系统发出的电能是问题的关键。
129.首先要判断光伏发电系统的发电量以及所在区域负荷情况。
130.1)如果当日的光伏发电量充足结合本周的气候数据与碳排放边缘计算器的本月的发电量历史数据预测今日的光伏发电量，再根据步骤二所得的一段时间的用电量数据和检测到的该时间段的光伏发电量，结合预测与实际情况，如果光伏发电量大于该区域的用电量的1.5倍以上，则将光伏电网接入用电系统中，断开与主电网的连接，那么该区域的用电量全部来自光伏系统的发电量。其次，在保证该区域正常供电的情况下，可将多余的电量存储起来，一般可采用电化学储能或制氢储能。
131.2)如果当日的光伏发电量不足同样的根据采集到的用电量与发电量的数据进行比较，如果当日的发电量小于该区域的用电量，则需要购入电网电量以保证该区域的各项用电设备正常运行。其次，可以将储存的化学能或氢能转换为电能供区域内的用电设备使用。根据以上两种情况，选择用户侧的供电模式，供电的模式一是采用光伏系统和电网的电能组合供电；模式二是采用光伏系统、储能系统以及电网的电能组合供电；模式三是只有光伏系统的电能供电。分别计算在所选模式下的二氧化碳排放总量以及减少的二氧化碳排放量，将计算所得的碳排放数据进行保存。步骤四：将步骤二和步骤三的数据，包括当前状态下个配电房总线上的用户用电量、当前状态下的光伏发电量、当前状态下的储能电量、二氧化碳排放总量、减少的二氧化碳排放量，将这些数据通过无线传输技术发送至云服务器，便于数据共享。
132.特别地，区域分布式光伏发电的碳排放量监测以及计算主要表现在步骤二和步骤三。其中，步骤二主要分析该区域的用电量和发电量的数据采集并计算；步骤四主要对该区域的用电模式进行分析并选择，并在所选的模式下进行碳排放量的计算，其主要工作是对碳排放量以及碳排放减少的量进行计算，并将计算得到数据进行保存并上传至云服务器。
133.优选地，本发明采用的计算模型如下：
134.s1:将所监控的区域的负荷配电房进行分类，室内用电、室外新能源汽车充电、交通等，以便监控用户用电量。
135.s2:采集各类配电房的输入总线在一定时间段的电压和电流数据存入碳排放边缘计算器中预处理；采集分布式光伏发电系统一定时间段的发电量同样上传至碳排放边缘计算器，采集该区域储能系统的储能电量备用。
136.s3:调取碳排放边缘计算器的指定数据，计算出该区域的用户用电量和光伏发电量，并根据计算所得的用户用电量和光伏发电量的比较值，选择该区域的供电模式，并计算出在指定的供电模式下的二氧化碳排放总量和减少的二氧化碳排放量。
137.s4:将计算所得的该区域的用户用电量、光伏发电量、二氧化碳排放总量以及减小的二氧化碳排放量通过无线传输技术上传至云服务器。
138.各种模式下的碳排放量计算，首先要根据光伏发电量和用户用电量的比值大小判断供电模式。具体分析如下：
139.通常地，若1.5fj》ei，表明该区域发电量不足，则需要购买电网电能，且不在用户终端接入储能电能，根据各个配电房输入总线在一段时间内的用户用电量总量数据做出比较。
140.在连续采样的数据下，如果1.5fj》ei为保证该区域设备正常运行，需要从电网购入电量，用户与电网连接的高压开关闭合，这时候的供电模式有两种选择，即是否接入储能系统。这项选择可以根据该区域的实际情况进行选择，同时调取实时记录的碳排放核算因子分别为第一类能源即从电网中购入电能的碳排放核算因子δ1和光伏发电的碳排放核算因子δ2。
141.1)若不接入储能系统，碳排放边缘计算器处理的数据就不包括储能电量，则有如下计算过程：
142.第一种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
143.ca＝∑(f
j-ei)δ1144.其中：ca为电网的碳排放量，∑fj为用户用电量,ei为光伏发电量,δ1为电网的碳排放因子；
145.cb＝∑eiδ2146.其中：cb为光伏发电的碳排放量，δ2为光伏发电的碳排放因子；
147.第一种供电模式下二氧化碳排放总量为c1:
148.c1＝∑(f
j-ei)δ1+∑eiδ2149.则第一种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc1：
150.δc1＝∑fjδ
1-c1151.2)为尽可能的节约用电成本，减少碳排放量，则需要接入该区域的储能系统，这样就能减少从电网中购入的电能，则有如下计算过程：
152.第二种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
153.第二种供电模式下二氧化碳排放总量c2为:
154.c2＝∑(f
j-e
i-g2)δ1+∑eiδ2155.其中，g2为第二种供电模式下储能系统储存的电量；
156.则第二种供电模式下减小的二氧化碳排放量为δc2：
157.δc2＝∑fjδ
1-∑(f
j-e
i-g2)δ
1-∑eiδ2158.在连续采样的数据下，如果1.5fj≤ei，表明该区域的光伏发电量充足，根据该区域的气候历史数据以及根据预测的气候数据，在这些数据支持下，该区域才能保证仅使用光伏发电的电能，而不接入电网的电能，同时调取光伏发电的碳排放核算因子δ2，则有如下计算过程：
159.第三种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
160.第三种供电模式下二氧化碳排放总量c3：
161.c3＝∑eiδ2162.第三种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc3：
163.δc3＝∑fjδ
1-∑eiδ2164.第三种供电模式下储能系统存储的电能g3为：
165.g3＝e
i-fj166.将三种模式下的碳排放量按以上步骤计算后，在碳排放边缘计算器中归类整理并保存上传至云服务器，并以统计的形式记录，以便直观地监测碳排放的趋势以及不同模式下的碳排放量对比。
167.总的来说，这种碳排放计算方法能够根据连续采样得到的光伏发电量和用户用电量，并进行比较选择供电模式，计算每种模式下的碳排放量以及减少的碳排放量，上传至云服务器并且能够详细地记录每个时间段，或者每个月在使用某种模式下的碳排放量记录，一般来说，模式与模式之间不会有过快的切换频率，除非在有储能模块运行或者只有光伏系统接入供电时，储能和光伏的发电量不足时会申请切换至光伏加电网电能供电模式，一旦一种模式确定就不会在短时间内轻易切换；避免频繁地切换模式，平台就要进行严格地数据计算和分析以及预测，预测的主要方式便是分析气候历史数据和光伏发电数据，及时的做出预测和判断。
168.图3描述的是在接入光伏发电系统和电网时，该区域云服务器中碳排放量数据的监测，记录的该区域的二氧化碳排放量统计图；该区域采用第一种供电模式，因此该碳排放量总量以及减少的碳排放量的计算公式如下：
169.第一种供电模式的碳排放数据的计算方法为：
170.ca＝∑(f
j-ei)δ1171.其中：ca为电网的碳排放量，∑fj为用户用电量,ei为光伏发电量,δ1为电网的碳排放因子；
172.cb＝∑eiδ2173.其中：cb为光伏发电的碳排放量，δ2为光伏发电的碳排放因子；
174.第一种供电模式下二氧化碳排放总量为c1:
175.c1＝∑(f
j-ei)δ1+∑eiδ2176.则第一种供电模式下减小的二氧化碳排放量δc1：
177.δc1＝∑fjδ
1-c1178.再如图3所示，本次模拟的是北方某地区的区域分布式光伏发电的碳排放监测情况，针对统计图做如下解释：
179.过程一：二月份的时候，北方气度天气寒冷，除照明用电外，空调和加热器等负荷用电量较大，又由于该阶段的太阳辐射能最小，因此统计图中该阶段的二氧化碳排放量占比最多。
180.过程二：在三月份的时候北方天气逐渐回暖，空调、加热器等负荷相对较小，且太阳辐射逐渐增强，因此光伏发电相较二月份有所增加，二氧化碳排放量相对较少，碳排放量减少相对较多。
181.过程三：四月份时，北方天气逐渐回暖，加热器等供暖设备基本停用，用电量相较上个月又有所减少，四月份的时候，雨水相对会比较多，光伏的发电量相比三月份有所减小，碳排放量与上个月基本相似。
182.过程四：五月份时，北方天气逐渐炎热，空调设备投入使用，用电量增加，且太阳辐射相比之前更强，光伏发电量也增加，碳排放量有所减少。
183.通过以上过程，用电量随负荷等因素变化，发电量随气候变化，通过对用电量和发电量的实时监测，能够快速分析出二氧化碳排放情况，有利于进行用电规划。
184.本发明通过对区域的用电量和发电量进行实时监控，能够快速的得到区域碳排放总量，碳排放减少量，也能对实时监测的数据绘制图表并记录保存，以图3的形式呈现出来进而对该区域的能源进行管理。适合当前及未来的节能减排发展。
185.本实施例提供一种区域分布式光伏发电碳排放量的监测方法，本方法以区域分布式光伏发电的碳排放量为基础建立的碳排放量计算方法，按照一定的周期划分时间段，通过数据采集模块的智能电表连续采集用户各个配电房在时间段里的电压值和电流值、光伏发电量以及储能电量，将数据发送至碳排放边缘计算器，并计算该区域的光伏发电量、用户的用电量，并根据两者的比较选择供电模式，在相应的供电模式下计算该区域的二氧化碳排放总量以及减少的二氧化碳排放量，并将数据进行保存，通过无线传输技术将该区域的二氧化碳排放数据、用电量和发电量上传至云服务器，最终以图表的形式对数据进行统计，便于数据观察以及数据共享。本实施例提供的碳排放量的监测方法既减少了工作人员的工作量，也保证了测量数据的实时有效性，碳排放边缘计算器对传输的数据进行快速识别和计算，既能根据该区域的实际情况选择能源的接入方式，又能快速地计算出各种能源供应下的二氧化碳排放总量和减少量并将数据保存上传至云服务器，有利于该区域对电能的实时管理，调整能源结构，适合当前及未来的节能减排发展。
186.尽管以上结合附图与实施例对本发明的实施方案进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在说明书的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。