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龙图腾网获悉苏州华辰电气有限公司申请的专利一种基于多源数据感知的智能碳势控制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：CN120779852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511286567.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于多源数据感知的智能碳势控制方法及系统是由陈啸宇;戴民孝;吴元艳设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据感知的智能碳势控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据感知的智能碳势控制方法及系统，该方法通过采集M个参数类型对应的参数向量，全面获取与碳势相关的多源信息，将这些参数向量进行合理拼接、处理，并通过训练好的时序偏移量预测模型、偏移映射模型以及参数预测模型，能够精准预测预设目标时间点对应的碳势，相较于传统依赖单一或少量参数的预测方式，充分挖掘了不同参数间的潜在关系和时序特征，大大提高了碳势预测的准确性，为后续的精准控制提供了可靠依据。多源数据感知方式能够全面反映实际生产中复杂多变的工况，模型能够学习和适应不同工况下参数与碳势的关系，具有较强的鲁棒性和适应性，拓宽了该方法在不同生产环境中的应用范围。

本发明授权一种基于多源数据感知的智能碳势控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据感知的智能碳势控制方法，其特征在于，所述基于多源数据感知的智能碳势控制方法包括如下步骤： S101，在预设时间段下，采集M个参数类型分别对应的参数向量，其中，M为正整数； S102，以参数类型为第一预设类型的参数向量作为基础向量，其他参数向量作为参考向量； S103，由所述基础向量和各个参考向量拼接得到初始参数矩阵； S104，将所述初始参数矩阵输入训练好的时序偏移量预测模型中，得到各个参考向量分别对应的时序偏移量，其中，所述时序偏移量预测模型的训练过程包括如下步骤： 获取M个参数类型分别对应的历史向量，以参数类型为所述第一预设类型的历史向量作为第一向量，其他历史向量均作为第二向量； 由M个参数类型分别对应的历史向量拼接得到参数样本矩阵； 针对任一第二向量，获取该第二向量所对应参数类型的预设初始偏移量，将所述预设初始偏移量作为临时偏移量，根据所述临时偏移量对该第二向量进行移位处理，得到该第二向量对应的移位向量； 由所述第一向量和该第二向量对应的移位向量，拼接得到临时矩阵； 根据所述预设初始偏移量，从所述临时矩阵中提取出临时子矩阵； 将所述临时子矩阵输入训练好的参数预测模型中，得到若干个历史时间点分别对应的临时预测向量； 获取各个历史时间点分别对应的临时真实向量，根据各个历史时间点分别对应的临时预测向量和各个历史时间点分别对应的临时真实向量，计算得到预测准确率； 若所述预测准确率小于预设的准确率阈值，则以预设优化算法更新所述临时偏移量，直至所述临时偏移量对应的预测准确率满足优化目标，以最终更新的临时偏移量作为该第二向量对应的目标偏移量； 由第一预设值和各个第二向量分别对应的目标偏移量拼接得到偏移量标签数据； 根据所述参数样本矩阵、所述偏移量标签数据和预设的第一训练损失函数，计算得到第一训练损失，根据所述第一训练损失对所述时序偏移量预测模型进行训练，直至所述第一训练损失收敛，得到所述训练好的时序偏移量预测模型； S105，将所述初始参数矩阵和各个参考向量分别对应的时序偏移量联合输入训练好的偏移映射模型中，得到中间参数矩阵； S106，根据预设映射函数，对所述中间参数矩阵进行调整，得到目标参数矩阵，包括： 计算所述中间参数矩阵中每列的最小值，以每列的最小值和第二预设值相加，作为每列的指示值； 针对所述中间参数矩阵中的任一元素值，根据该元素值、该元素值所属列的指示值和所述预设映射函数，映射得到该元素值对应的映射值，其中，所述预设映射函数具体为： y=exp-abj×dij； 其中，dij为所述中间参数矩阵中第i行第j列的元素值，i为[1，M]范围内的整数，j为[1，K]范围内的整数，K为所述中间参数矩阵的总列数，bj为第j列的指示值，a为第三预设值，exp为指数函数； 根据所有元素值分别对应的映射值，确定所述目标参数矩阵； S107，从所述目标参数矩阵中提取得到目标子矩阵，将所述目标子矩阵输入训练好的参数预测模型中，得到预设的目标时间点对应的目标预测向量； S108，根据所述目标预测向量，确定所述目标时间点对应的预测碳势； S109，若所述目标时间点对应的预测碳势小于预设的第一碳势阈值，则执行第一碳势控制流程，若所述目标时间点对应的预测碳势大于预设的第二碳势阈值，则执行第二碳势控制流程。

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