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龙图腾网获悉中国计量科学研究院申请的专利一种用于数据中心的碳排放监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：CN120218520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510294257.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种用于数据中心的碳排放监测方法及系统是由沈庆飞;付超;张伟;李安香;武彤;张开设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于数据中心的碳排放监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于数据中心的碳排放监测方法及系统，包括：实时采集不同能源类型的发电占比数据，结合气象信息预测可再生能源供电变化趋势，计算各能源类型供电占比并构建动态权重矩阵；利用历史与实时可再生能源数据构建时序预测模型，预测未来可再生能源供电能力；计算不同数据中心的碳排放因子及优先级，构建任务迁移可行性矩阵，根据调度收益函数动态迁移计算任务至低碳排放数据中心，优化任务调度路径，降低跨区域数据传输时延与能耗，实现算力的跨区域优化调度；构建多维时间序列预测模型，预测碳排放趋势，实时监测碳排放异常。本发明可以解决数据中心面临的算力负载与可再生能源匹配难题。

本发明授权一种用于数据中心的碳排放监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于数据中心的碳排放监测方法，其特征在于，包括： 步骤1：实时采集不同能源类型的发电数据，计算各能源类型供电占比，以该占比作为动态权重矩阵的元素，构建动态权重矩阵； 步骤2：利用历史与实时可再生能源数据构建时序预测模型，预测未来可再生能源供电能力，结合数据中心计算负载调整系数，动态调整负载分配，优化任务执行时间与资源分配，实现与可再生能源供应水平的动态匹配，其中，计算负载调整系数包括： 构建计算负载权重向量，设定不同类型任务的计算负载占比向量： 其中： 代表可延迟执行的低优先级任务； 代表高优先级的实时计算任务； 代表可优化的AI计算任务； 计算负载调整系数，采用归一化方法，计算可再生能源供电相对于历史最大值的比值： 其中： 表示修正后的可再生能源预测总量； 控制可再生能源权重， 控制计算负载权重， 用于调整任务负载，使其与可再生能源供应水平动态匹配； 动态调整负载分配包括： 调整低优先级任务的计算时间： 当可再生能源充足时，提前执行批处理任务，以利用高绿电时段； 当可再生能源不足时，推迟或减少批处理任务的计算资源分配； 步骤3：计算不同数据中心的碳排放因子及优先级，构建任务迁移可行性矩阵，根据调度收益函数动态迁移计算任务至低碳排放数据中心，优化任务调度路径，降低跨区域数据传输时延与能耗，实现算力的跨区域优化调度，包括： 建立数据中心碳排放因子计算模型，设定第个数据中心在时刻的碳排放因子： 其中： 代表数据中心在时刻使用的第类能源占比； 为第类能源的单位碳排放因子kgCO2kWh； 计算数据中心的碳排放优先级因子，设定数据中心的碳排放优先级因子，用于衡量数据中心的低碳算力调度优先级： 其中： 是当前时刻所有数据中心中的最高碳排放因子； 是当前时刻所有数据中心中的最低碳排放因子； 构建任务迁移可行性矩阵，设定数据中心集合为，不同数据中心间的任务迁移可行性矩阵定义如下： 其中代表数据中心迁移任务到数据中心的传输时延； 任务迁移决策函数，计算任务从高碳排放数据中心迁移到低碳排放数据中心的调度收益函数： 其中： 为碳排放降低权重因子； 为任务传输时延的权重因子； 当时，任务迁移有利于整体碳排放优化，才允许执行任务调度； 最优任务调度路径计算，为了在多个数据中心之间执行最优的低碳算力迁移，通过如下算法，以最小化任务调度过程中碳排放和网络延迟的综合权重； 设定目标函数： 其中为任务迁移路径集合； 步骤4：构建建多维时间序列预测模型，其中多维时间序列测模型包括： 设定在时刻影响数据中心碳排放的关键因素集合： 其中： ：数据中心当前计算负载； ：可再生能源占比； ：当前电网结构中的碳排放因子矩阵； ：跨区域任务迁移流量； ：历史碳排放数据； ：环境温度、湿度等外部环境因素； 预测碳排放趋势，实时监测碳排放异常，划分预警等级并采取相应措施，确保数据中心在低碳运行目标下稳定运行，包括： 设定碳排放预警阈值，依据历史数据及政策目标，设定数据中心碳排放的预警阈值： 其中： ：历史碳排放均值； ：碳排放标准差； ：调节因子； 智能检测碳排放异常，采用双层自适应异常检测模型，结合局部异常因子和基于贝叶斯的突变检测，实时监测碳排放趋势： 局部异常因子检测公式： 当阈值时，判断当前碳排放为异常点； 贝叶斯突变检测： 当时，认为数据中心进入碳排放异常状态。

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