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国网江西省电力有限公司经济技术研究院陈俊志获国家专利权

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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种碳排放数据处理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:CN121051777B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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:202511588881.8,技术领域涉及:G06F21/60;该发明授权一种碳排放数据处理方法及系统是由陈俊志;张雪婷;戴奇奇;薛晓达;张佳;李映雪;吴浩;王伟;宫嘉炜;陈思源;陈日欢;吴同宇;简建辉;杨晴贺设计研发完成,并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

一种碳排放数据处理方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种碳排放数据处理方法及系统。该方法包括:获取碳排放源在预设时间段内的碳排放数据,根据碳排放量变化率对数据进行聚类得到多个数据集合;在每个集合中选取满足完整性条件的目标数据,采用基于深度学习的数据识别模型和动态边界框技术进行第一脱敏处理,得到敏感和非敏感子数据;基于目标敏感子数据,通过边界框平移或模板匹配方式对集合内其他数据进行第二脱敏处理;最后将敏感子数据加密存储至第一数据库,非敏感子数据直接存储至第二数据库。本发明实现了碳排放数据的智能化分类和精准脱敏,在保证数据安全性的同时大幅提升了处理效率,解决了现有技术中脱敏精度不足、处理效率低下及资源消耗大的问题。

本发明授权一种碳排放数据处理方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种碳排放数据处理方法,其特征在于,包括: 获取碳排放源在预设时间段内的碳排放数据,并将具备相同碳排放量变化率的至少一个碳排放数据进行聚类,得到至少一个碳排放数据集合; 在某一碳排放数据集合中抽取某一目标碳排放数据,并根据预设的第一数据脱敏策略对所述某一目标碳排放数据进行第一脱敏处理,得到某一目标敏感碳排放子数据以及与所述某一目标敏感碳排放子数据相关联的某一目标非敏感碳排放子数据,包括: 将所述某一目标碳排放数据输入至预设的数据识别模型中,所述数据识别模型输出得到所述某一目标碳排放数据中至少一个敏感字段的位置信息; 根据所述至少一个敏感字段的位置信息,采用预设的数据截取规则对所述某一目标碳排放数据进行截取,得到某一目标敏感碳排放子数据以及某一目标非敏感碳排放子数据,包括: 将小于预设位置间隔阈值的相邻两个敏感字段划分至同一敏感字段序列,得到至少一个敏感字段序列; 以某一敏感字段序列中的某一目标敏感字段为中心点,某一动态长度为边界长度构建某一边界框,并基于所述某一边界框在所述某一目标碳排放数据上,提取包含所述某一敏感字段序列的某一敏感字段数据内容,其中,所述某一动态长度为根据所述某一敏感字段序列的序列长度和固定长度之和,所述某一目标敏感字段为所述某一敏感字段序列中处于中心位置的敏感字段; 将提取得到的所有敏感字段数据内容进行组合,得到所述某一目标敏感碳排放子数据; 从所述某一目标碳排放数据中删除所有敏感字段数据内容,并将剩余数据内容进行组合,得到某一目标非敏感碳排放子数据; 根据所述某一目标敏感碳排放子数据,采用预设的第二数据脱敏策略对所述某一碳排放数据集合中其他碳排放数据进行第二脱敏处理,得到其他敏感碳排放子数据以及与所述其他敏感碳排放子数据相关联的其他非敏感碳排放子数据,包括: 获取第一碳排放数据的第一数据长度,并判断所述第一数据长度与所述某一目标碳排放数据的目标数据长度是否一致; 若一致,则直接将所述第一碳排放数据与所述某一目标碳排放数据进行对齐,并将设置在所述某一目标碳排放数据上的各个边界框平移至所述第一碳排放数据的相同位置,提取得到各个第一敏感字段数据内容; 将提取得到的所有第一敏感字段数据内容进行组合,得到第一敏感碳排放子数据,并从所述第一碳排放数据中删除所有第一敏感字段数据内容,将剩余数据内容进行组合,得到第一非敏感碳排放子数据; 若不一致,则提取某一目标敏感碳排放子数据的结构化特征,生成标准敏感数据模板; 将第一碳排放数据中识别出的敏感字段按照所述标准敏感数据模板进行提取,生成第一敏感碳排放子数据以及第一非敏感碳排放子数据; 根据预设的数据加密规则对所述某一目标敏感碳排放子数据与所述其他敏感碳排放子数据分别进行加密存储至预设的第一数据库中; 将所述某一目标非敏感碳排放子数据和所述其他非敏感碳排放子数据直接存储至预设的第二数据库。

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国网江西省电力有限公司经济技术研究院,其通讯地址为:330000 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区青山湖大道999号1#楼第20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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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