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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利碳排放估算方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN117521916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311654467.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权碳排放估算方法、装置、计算机设备和存储介质是由冷迪;李颖杰;陈喆设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本碳排放估算方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种碳排放估算方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取原始多模态碳数据。对所述原始多模态碳数据进行匹配处理，建立所述原始多模态碳数据之间的关联，得到目标多模态碳数据。以所述目标多模态碳数据为输入，调用已训练的碳排放估算模型进行碳排放估算，得到碳排放估算结果，其中，所述碳排放估算模型基于历史目标多模态碳数据训练得到。采用本方法能够得到可靠性更高的碳排放估算结果。

本发明授权碳排放估算方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种碳排放估算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始多模态碳数据；所述原始多模态碳数据包括碳卫星数据、地面碳数据和环境数据； 以所述地面碳数据的碳排放源为中心，匹配预设距离范围内的碳卫星数据，得到第一多模态碳数据集，所述第一多模态碳数据集包括地理位置相匹配的碳卫星数据和地面碳数据； 根据所述第一多模态碳数据集中碳卫星数据的采集时间段，匹配预设的时间范围内采集的环境数据，得到第二多模态碳数据集；其中，所述第一多模态数据集和所述第二多模态碳数据集共称为目标多模态碳数据；预设的时间范围基于所述采集时间段确定，第二多模态碳数据集包括时间相匹配的碳卫星数据和环境数据； 以编码后的第一历史多模态碳数据集为训练数据，训练预构建的深度学习模型中的自监督碳排放预训练子模型，所述自监督碳排放预训练子模型用于提取所述目标多模态碳数据中的碳排放特征数据； 以编码后的第二历史多模态碳数据集为训练数据，训练所述预构建的深度学习模型中的线性回归子模型，得到已训练的碳排放估算模型； 其中，所述第一历史多模态碳数据集包括地理位置相匹配的历史碳卫星数据和历史地面碳数据，所述第二历史多模态碳数据集包括携带碳排放标签的、时间相匹配的历史碳卫星数据和历史环境数据，所述线性回归子模型用于拟合所述碳排放特征数据，并根据所述碳排放特征数据估算得到碳排放结果； 以所述目标多模态碳数据为输入，调用所述已训练的碳排放估算模型进行碳排放估算，得到碳排放估算结果。

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