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龙图腾网恭喜中建电子信息技术有限公司;北京建筑大学申请的专利基于人工智能的智慧园区电力碳排放量预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120069487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510551257.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的智慧园区电力碳排放量预测方法及系统是由李健;李国秀;杨保伟;张大宇;李博文;刘怡均;刘建华;于冰;白明辰设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智慧园区电力碳排放量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的智慧园区电力碳排放量预测方法及系统，涉及碳排放量预测领域，该方法包括：获取智慧园区内外购电力活动数据与直接用电数据，并利用电力碳排放核算标准计算智慧园区内的外购电力碳排放量与直接用电碳排放量，得到碳排放总量；构建碳排放总量与用电设备能耗之间的关系模型，预测智慧园区内用电设备在任意运行策略下产生的电力碳排放总量，并判断电力碳排放总量对应的排放效率；基于电力碳排放总量与排放效率生成电力使用分配模型，确定智慧园区内的电力碳减排策略。本发明可根据电力碳排放总量和排放效率，优化园区的电力使用结构，帮助智慧园区实现低碳目标、优化能源使用。

本发明授权基于人工智能的智慧园区电力碳排放量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的智慧园区电力碳排放量预测方法，其特征在于，该方法包括： 获取智慧园区内外购电力活动数据与直接用电数据，并利用电力碳排放核算标准计算智慧园区内的外购电力碳排放量与直接用电碳排放量，得到碳排放总量； 构建碳排放总量与用电设备能耗之间的关系模型，预测智慧园区内用电设备在任意运行策略下产生的电力碳排放总量，并判断电力碳排放总量对应的排放效率，包括： 获取智慧园区历史运维过程中对应的碳排放总量与用电设备能耗数据，并对用电能耗数据进行降维解耦处理，得到呈正交分布的若干个主维度向量； 基于均值聚类技术对各主维度向量进行依次约束，随机组合生成能耗工况，并与碳排放量结合分析能耗工况的综合能耗水平； 根据主维度向量与综合水平能耗水平之间的皮尔逊相关系数获取碳排放量与用电设备能耗之间的关系模型，生成碳排放与能耗之间的函数关系结果； 基于特征选择算法与沙普利加性解释技术获取用电设备在任意运行策略下，影响能耗变化的关键因子，并生成数值集合预测能耗值，判断电力碳排放总量； 利用碳排放因子分析电力碳排放总量完全排出时对应的时长，根据时长结果评估智慧园区内供电设备的排放效率； 基于电力碳排放总量与排放效率生成电力使用分配模型，确定智慧园区内的电力碳减排策略，并根据电力碳排放总量评估电力碳减排策略使用后智慧园区的节能减排效果，包括： 获取智慧园区内的用电明细、时间粒度数据和历史用电数据，并结合时间序列模型识别用电量的趋势预测和季节性变化，确定用电高峰期和低谷期； 根据电价数据分析智慧园区内总用电成本和区域用电成本，并结合用电明细分析用电高峰期的设备使用情况，得到智慧区域内的用电需求； 以发电成本最小为目标函数构建多目标整合规划模型，结合电力碳排放总量与排放效率生成直接用电与外购用电动态分配对应的最优出力组合； 根据最优出力组合获取智慧园区内的直接用电量与外购用电量，确定智慧园区内的电力碳减排策略，并获取最优出力组合应用后智慧园区的电力碳排放总量； 将最优出力组合应用后得到的电力碳排放总量与初始电力碳排放总量进行差异对比，评估电力碳减排策略使用后智慧园区的节能减排效果； 所述以发电成本最小为目标函数构建多目标整合规划模型，结合电力碳排放总量与排放效率生成直接用电与外购用电动态分配对应的最优出力组合包括： 基于智慧园区的用电需求与用电成本计算在满足用电需求条件下的总发电成本，并根据总发电成本分析在智慧园区内任意时间段直接用电或外购用电满足用电需求所需的发电成本值； 以最小发电成本值与最小化碳排放作为目标函数、发电设备的容量为约束条件，将单一目标函数与约束条件结合构建多目标整合规划模型； 通过加权和法为目标函数分配权重，并基于帕累托最优寻找折中获取多目标整合规划模型的输出平衡点，确定多目标整合规划的组合分配优化结果； 以电力碳排放总量与排放效率为出力组合公平判断依据，利用出力组合分配公平性的计算公式验证组合分配优化结果的公平性，并根据公平性结果输出直接用电与外购用电动态分配对应的最优出力组合。

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