Research on energy consumption monitoring and accounting based on carbon emission factors of embedded IoT system

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a method for real-time carbon accounting using IoT edge computing, valuable for researchers in carbon accounting and power system analysis.

🏢実務担当者:Could be used by corporate sustainability teams for more accurate scope 2 tracking and supply chain decarbonization, especially in manufacturing.

🏛政策担当者:Highlights the potential of IoT and edge computing for enhancing carbon monitoring infrastructure, informing policy on data-driven decarbonization.

現在の電力グリッドにおける炭素内包排出量のモデルは、主に固定排出インベントリ法、長い計算期間、一般化された空間的境界によって制限されており、これらの障害は動的な多エネルギーシステムネットワーク内の詳細と進化特性を著しく不明瞭にしている。従来の集計推定に内在する欠陥を理論的かつ現実的に修正するために、本論文では、組み込みIoTエッジコンピューティングネットワークと連携した高分解能動的炭素排出係数推定システムを提示する。送電変電所や配電所を含む様々な段階での勘定の体系的な境界修正により、定常的な地域インベントリは、局所的で継続的に更新されるノードレベルの炭素フローマトリックスへと変換される。高度な準産業連関（QIO）システムの位相保存原理に基づき、任意の局所的インフラノードにおける炭素等価流入の集計量は、内部熱力学的散逸と運用炭素排出量の合計でなければならないことが厳密な推論によって確立される。この理論に基づき、追加の物理的測定機器を増設することなく、異なる構造の電力グリッドからのCO2排出量を計算するために、ユビキタスな高周波電力消費監視ネットワークを構築することで、さらに実用化される。地域の多電源変電所からのマイクロ秒レベルの運用データを用いて、組み込み測定技術が再生可能エネルギー電力グリッドや非線形負荷の変動によって引き起こされる炭素強度の短期的変化を正確に反映できることを実証的に検証する。最後に、中国の電気自動車製造産業チェーンのこの多次元かつ階層的な表現フレームワークに基づき、技術革新能力構築、市場メカニズムの最適化調整、政府介入、支援政策の改善の側面から、産業チェーンの継続的な最適化と高度化を促進するためのいくつかの対策を提案する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The current model for power-grid carbon-embodied emissions is mainly limited by fixed-emission inventory methods, long-computing periods and generalised spatial boundaries; thus, these hindrances significantly obscure the details and evolution characteristics within dynamic multi-energy system networks. In order to theoretically and realistically correct the inherent flaws of traditional aggregated estimates, a high-resolution dynamic carbon emission factor estimation system coupled with embedded IoT edge computing networks is presented in this paper. Systematic boundary revision of the accounts at various stages including transmission substations and distribution stations transforms stationary regional inventories into localised, continuously updating node-level carbon flow matrices. Based on the topological-preserving principle of an advanced quasi-input-output (QIO) system, it is established through rigorous reasoning that the aggregated amount of carbon-equivalent influx at any localised infrastructural node must be a sum of the internal thermodynamic dissipation and operating carbon emissions. Based on this theory, it will be further operationalised by constructing ubiquitous high-frequency electricity consumption monitoring networks to calculate CO2 emissions from power grids with different structures without increasing additional physical measurement equipment. Micro-second level operating data from a regional multi-source substations is used to empirically verify that the embedded measurement technology can accurately reflect short-term changes in carbon intensity triggered by fluctuations of renewable energy power grids and nonlinear loads. Finally, based on this multi-dimensional and layered representation framework of China's electric vehicle manufacturing industry chain, we propose some countermeasures from the aspects of technological innovation capacity building, market mechanism optimization adjustment, government intervention and support policy improvement to promote continuous optimization and upgrading of the industrial chain.

• semanticscholar https://doi.org/10.65102/is2026819first seen 2026-05-15 21:55:52 · last seen 2026-08-13 05:35:14