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龙图腾网获悉陕西省环境调查评估中心申请的专利基于数据挖掘的碳排放盈缺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：CN119539165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411598183.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于数据挖掘的碳排放盈缺预测方法及系统是由赵杰;王青;薛旭东;张媛媛;周燕;吴鹏;孟瑜;张蓓;孙维矫;杨幸;张青云;马董军;赵红梅;王子玹设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的碳排放盈缺预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据挖掘的碳排放盈缺预测方法及系统，涉及碳排放监测相关技术领域，该方法包括：从多个碳排放源收集历史碳排放数据，建立碳排放数据集；基于融合特征网络对数据清洗后的碳排放数据集进行特征提取；基于第一特征集和第二特征集和盈缺记录构建训练样本，以训练样本建立碳排放预测模型；将实时碳排放特征数据输入碳排放预测模型；基于盈缺预测结果和触发阈值进行触发分析，以触发分析结果进行碳排放管控。解决了现有技术中存在的面对复杂多变的碳排放数据，难以精准实时捕捉碳排放的动态变化特征，进而导致碳排放盈缺预测的准确性不足、碳排放管控效率低下的技术问题，达到了提高碳排放盈缺预测准确性和管控效率的技术效果。

本发明授权基于数据挖掘的碳排放盈缺预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据挖掘的碳排放盈缺预测方法，其特征在于，所述方法包括： 从多个碳排放源收集历史碳排放数据，建立碳排放数据集，所述碳排放数据集包括生产设备、能源使用设备的加工数据、能源消耗量、碳排放量数据、外部环境数据； 对碳排放数据集进行数据清洗后，基于融合特征网络对数据清洗后的碳排放数据集进行特征提取，建立第一特征集和第二特征集； 基于第一特征集和第二特征集和盈缺记录构建训练样本，以训练样本建立碳排放预测模型； 将实时碳排放特征数据作为输入数据，输入所述碳排放预测模型，生成盈缺预测结果； 设定触发阈值，基于盈缺预测结果和触发阈值进行触发分析，以触发分析结果进行碳排放管控； 所述基于融合特征网络对数据清洗后的碳排放数据集进行特征提取，还包括： 调用融合特征网络内的设备特征提取子网络，执行数据清洗后的碳排放数据集的加工数据解析，获取设备运行参数，包括运行时间、开停机频率、负载率、运转速度； 对设备运行参数进行能耗特征、运行效率特征、故障特征提取，建立基础特征集； 利用基础特征集进行生产节奏特征融合关联，并基于主成分特征降维优化冗余特征，建立关键影响因素； 基于关键影响因素构建第一特征集； 所述基于融合特征网络对数据清洗后的碳排放数据集进行特征提取，还包括： 调用融合特征网络内的外环境特征提取子网络，基于外环境特征提取子网络进行外部环境数据解析，获取气象数据、地理数据、策略数据； 基于气象数据、地理数据、策略数据进行特征提取后，执行多特征交叉分析，以交叉分析结果建立第二特征集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西省环境调查评估中心，其通讯地址为：710054 陕西省西安市西影路112号陕西环保综合办公大楼13层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。