建筑领域“建筑能耗与碳排放预测”高价值专利案例：面向智慧工地的碳排放智能监测方法
课题来源：某建筑集团委托项目
案例定位：面向建筑施工及运行阶段碳排放实时监测难、排放因子本地化数据缺失、多源能耗数据未有效融合等痛点，开展基于改进排放系数法与LMDI分解的碳排放智能监测与情景预测技术转化研究
1 项目背景
在建筑全生命周期中，运行阶段碳排放占整个生命周期的60%~80%，而施工阶段机械、运输、临时供暖等活动的碳排放同样不容忽视。传统碳排放核算依赖年度统计报表与人工填报，时效性差、粒度粗，无法支撑智慧工地现场的动态调控需求。现有监测方法多采用静态排放因子，未考虑区域电网碳强度逐年下降、能源结构清洁化转型等动态特征；同时，缺乏对碳排放驱动因素的定量解耦与未来情景推演能力，难以指导工地现场的节能降碳决策。
本专利提出一种面向智慧工地的建筑碳排放智能监测方法，融合改进的排放系数法、本地化动态碳排放因子库、LMDI因素分解模型及情景模拟技术，实现“实时采集—动态核算—因素诊断—情景预测”全链路闭环。基于分行业能源消费数据与现场传感器能耗实测，建立时间序列下建筑运行与施工阶段碳排放计算模型，并编制分能源类型的碳排放清单。利用Kaya恒等式与LMDI模型分解人口规模、人均建筑面积、能耗强度、碳排放因子等驱动因素的贡献度，进一步通过高碳、中碳、低碳三种情景模拟未来碳排放变化趋势。
深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度切入，围绕“动态因子修正—多源能耗拆分—因素分解—情景预测”技术路径，完成了包含本地化电力和热力碳排放因子时序修正方法、分行业建筑运行能耗拆分算法、基于LMDI的驱动因素贡献度量化方法、多情景碳排放预测模型在内的多项发明专利群布局，并同步开展了针对典型工地的现场能耗采集与碳排放模拟验证。
2 本专利要解决的问题
（1）现有建筑碳排放核算多采用固定排放因子，未考虑电网清洁化改造带来的电力碳排放因子逐年下降、热力碳排放因子随热源结构调整等动态变化，导致核算结果偏差较大。缺乏针对典型区域的本地化间接碳排放因子时序修正方法。
（2）建筑运行能耗数据按“工厂法”统计口径包含交通运输能耗，直接使用会导致碳排放量高估；现有方法难以从分行业能源消费中精确拆分出纯建筑运行能耗，无法为智慧工地提供细粒度、可操作的能耗基线。
（3）碳排放驱动因素之间的耦合关系复杂，传统方法难以量化各因素的贡献方向与强度，且缺乏面向不同政策力度的多情景碳排放预测能力，制约了工地现场减排措施的优先级排序与效果预判。
3 专利技术核心价值点
3.1 基于改进排放系数法的建筑运行碳排放动态核算方法
本发明采用改进的排放系数法，建立时间序列下的建筑运行碳排放计算模型。总碳排放计算公式为：
其中C为建筑运行碳排放，i为不同行业，j为不同能源类型，Eij为第i行业第j种能源的建筑运行能耗，fj(t)为第j种能源在第t年的动态碳排放因子。针对电力和热力两类间接碳排放因子，利用能源平衡表中火力发电与供热环节的化石燃料投入量与产出量逐年计算，实现了碳排放因子的本地化时序修正。以北京市为例，电力碳排放因子从2005年的0.907 kg/(kW·h)下降至2019年的0.426 kg/(kW·h)，年均降幅约2.1%，验证了固定因子法的高估偏差可达15%~20%。
3.2 基于分行业能源拆分与LMDI的碳排放驱动因素分解方法
针对“工厂法”统计口径中混入交通运输能耗的问题，建立建筑运行能耗拆分方法，从批发零售、住宿餐饮、生活消费及其他行业中提取建筑能耗基础量，并扣除私家车及第三产业交通运输能耗。利用Kaya恒等式将碳排放分解为人口规模P、人均建筑面积A、能耗强度I、碳排放因子F的乘积，采用LMDI（对数平均迪氏指数法）进行加法分解：
ΔC=Ct−C0=ΔCP+ΔCA+ΔCI+ΔCF
其中各因素贡献度通过对数平均权重计算。以2005年为基期，2012年碳排放达峰时各因素的贡献度为：人均建筑面积扩张贡献+3120万t，人口增长贡献+860万t，能耗强度下降贡献-1890万t，碳排放因子下降贡献-970万t。该定量结果成功识别出面积扩张是主导驱动因素，为工地减排措施（如优化空间利用率）提供了直接依据。
3.3 基于多情景模拟的碳排放预测与智能预警方法
在LMDI分解基础上，设定高碳、中碳、低碳三种发展情景，分别对应碳排放因子、能耗强度、人均建筑面积的不同变化速率。结合城市总体规划中的人口规模控制目标，采用情景递推模型预测未来碳排放趋势。智慧工地监测终端可实时采集现场能耗数据，与预测模型联动：当实际碳排放强度偏离中碳情景预测区间时，系统自动触发预警并推荐优化措施（如调整施工时序、切换清洁能源等）。预测结果显示，到2050年低碳情景下碳排放可降至840万t，模型预测误差在±5%以内，单次情景推演耗时小于0.3秒。
4 专利转化验证与分析
为验证本发明在智慧工地场景下的有效性与先进性，选取某大型公共建筑施工现场（建筑面积约12万m2）及该建筑交付后连续两年的运行阶段进行实地采集实验。采集内容包括施工现场柴油发电机、电焊机、塔吊等大型设备的逐时用电量和燃油消耗数据，以及建筑运行阶段的分项能耗（照明、空调、电梯等），共计获得有效能耗样本3200余条。同时收集北京市2005—2022年统计年鉴中的分行业能源消费数据、电力热力平衡表数据，用于本地化碳排放因子时序修正。
在动态碳排放因子核算方面，采用上述公式计算出电力、热力因子的逐年下降序列。采用分行业拆分方法后，纯建筑运行能耗占统计口径能耗的比例约为72%~78%，剔除了交通运输等高估部分。在LMDI因素分解验证中，成功量化了各驱动因素的贡献度。在多情景预测验证中，采用2012—2019年数据反演校准模型参数，与现场实测碳排放数据对比，模型预测误差在±5%以内。该耦合监测方法可实现工地碳排放核算周期从季度级压缩至小时级，满足智慧工地中控平台实时决策需求。
5 专利转化成效
相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。
深度森林公司与某建筑集团围绕“面向智慧工地的碳排放智能监测方法”核心技术体系，已完成1项国家发明专利与2项软件著作权（包含智慧工地碳排放实时监测平台软件、建筑能耗拆分与LMDI因素分析软件）的组合申请与布局。后续拟结合智慧工地物联网采集终端及建筑施工企业数字化管理平台开展规模化应用部署，预期可将单项目年度碳排放统计误差降低40%以上，减排措施响应时间缩短60%，为建筑行业碳达峰与碳中和提供精准数据支撑与决策工具。
山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。
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