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龙图腾网获悉武汉本物科技股份有限公司申请的专利一种基于联邦学习的碳排放管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：CN121168833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511270960.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于联邦学习的碳排放管理方法及系统是由崔皓;李沛露;袁新水;袁周;冯旭旺;黎晓珊;黄健;饶玉彪设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的碳排放管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于联邦学习的碳排放管理方法及系统，属于碳排放管理领域。其中，该方法包括：在若干园区节点对从协作方下载的预设模型架构训练若干第一碳排放预测模型；对若干第一碳排放预测模型更新后获得若干第二碳排放预测模型；分别处理若干园区目标时区输入参数，获得若干第一碳排放量预测值；获得若干碳排放量统计值，与一一对应的若干第一碳排放量预测值进行加和，获得若干第二碳排放量预测值，执行碳排放管理。本申请解决了现有技术中碳排放管理忽略联邦学习过程中产生的间接碳排放，导致碳排放管理精度较差的技术问题，达到了将联邦学习过程中的计算通信耗电产生的间接碳排放纳入管理统计，提高碳排放管理精度的技术效果。

本发明授权一种基于联邦学习的碳排放管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的碳排放管理方法，其特征在于，包括： 以碳排放源数量列表、碳排放源启动时长列表、单位产量碳排放量列表、单位产量生产时长列表为输入，以预设时区碳排放量监测值为真值，在若干园区节点对从协作方下载的预设模型架构训练若干第一碳排放预测模型； 通过所述若干园区节点，基于从协作方下载的第一加密密钥对所述若干第一碳排放预测模型的若干第一模型参数加密上传至协作方进行寻优融合，获得融合模型参数加密下发至若干园区节点对所述若干第一碳排放预测模型更新后，获得若干第二碳排放预测模型； 基于所述若干第二碳排放预测模型，分别处理若干园区目标时区输入参数，获得若干第一碳排放量预测值； 根据所述若干园区节点的若干列表元素数量，分别执行碳排放样本统计分析，获得若干碳排放量统计值，与一一对应的所述若干第一碳排放量预测值进行加和，获得若干第二碳排放量预测值，其中，列表元素数量是指碳排放源数量列表、碳排放源启动时长列表、单位产量碳排放量列表、单位产量生产时长列表中任意一个列表的元素数量； 基于所述若干第二碳排放量预测值执行碳排放管理； 其中，根据所述若干园区节点的若干列表元素数量，分别执行碳排放样本统计分析，获得若干碳排放量统计值，包括： 提取所述若干园区节点的所述若干列表元素数量的第一园区列表元素数量，通过第一园区算力预测器执行分析，获得第一园区碳排放预测损耗算力预测值，其中，所述第一园区算力预测器通过多组数据利用机器学习训练生成，所述多组数据的任意一组均包括第一园区第二碳排放预测模型输入数据的列表元素数量和标识碳排放预测损耗算力监测值的标签； 以所述第一园区碳排放预测损耗算力预测值为约束，检索碳排放样本集合，执行集中值评估，获得第一园区碳排放量统计值，添加进所述若干碳排放量统计值。

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武汉本物科技股份有限公司，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区武汉中北路223号新建商业服务设施(铁投.碳汇大厦)13层(电梯层14层)1402；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”。

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