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龙图腾网获悉数字双碳科技(合肥)有限公司申请的专利一种公路隧道照明的碳排放智能分析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：CN119963223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510445737.2，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种公路隧道照明的碳排放智能分析系统是由周忠海;邓茂芝;陈炜华;唐雪梅;叶书胜设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公路隧道照明的碳排放智能分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种公路隧道照明的碳排放智能分析系统，包括：需求分析模块：用于根据实时收集的车流量、隧道外自然光照度、隧道内PM2.5值，计算隧道内若干照明设备的需求照明亮度；碳效分析模块：用于构建隧道碳排放模型，利用蒙特卡洛模拟对隧道碳排放模型进行不确定性量化，得到碳排放置信区间；环境优化模块：用于当碳排放置信区间的上限大于预设阈值时，利用强化学习框架对设备控制参数进行优化，得到设备优化参数，并利用设备优化参数对设备进行控制。本发明涉及碳排放优化技术领域，解决了现有碳排放分析方法动态适应性不足的技术问题。

本发明授权一种公路隧道照明的碳排放智能分析系统在权利要求书中公布了：1.一种公路隧道照明的碳排放智能分析系统，其特征在于，包括： 需求分析模块：用于根据实时收集的车流量、隧道外自然光照度、隧道内PM2.5值，分析并控制隧道内若干照明设备的照明亮度； 碳效分析模块：用于构建隧道碳排放模型，利用蒙特卡洛模拟对隧道碳排放模型进行不确定性量化，得到碳排放置信区间； 环境优化模块：用于当碳排放置信区间的上限大于预设阈值时，利用强化学习框架对设备控制参数进行优化，得到设备优化参数，并利用设备优化参数对设备进行控制；其中，所述设备包括照明设备和通风设备； 所述分析并控制隧道内若干照明设备的照明亮度，包括： A1，将隧道根据预设距离划分为若干分段，实时收集若干分段的车流量Vt、隧道内PM2.5值PMt、隧道外自然光照度Lextt；其中，t表示当前时间； A2，根据隧道内PM2.5值PMt计算得到能见度Ct，计算公式为：； A3，根据车流量Vt、能见度Ct、隧道外自然光照度Lextt，计算得到若干分段的基本照明亮度Ibaset，计算公式为：；其中，α、β、γ表示动态学习参数，通过神经网络模型进行在线更新获得，Vmax表示隧道的最大通行能力，Lbasex表示分段基准照度，x表示分段索引； A4，设置若干分段的分段修正系数Sx，并根据分段修正系数计算分段照明亮度，根据分段照明亮度控制若干照明设备； 其中，所述动态学习参数通过神经网络模型进行在线更新获得，包括： A31，根据数据采集周期，利用滑动窗口法获取最近预设时间段内的时间序列数据，得到输入特征； 其中，所述时间序列数据包括车流量V、能见度C、隧道外自然光照度Lext、车流量梯度； A32，对输入特征进行标准化预处理，得到预处理数据； A33，基于深度学习算法构建循环神经网络，并设置循环神经网络的动态损失函数、在线增量训练参数以及初始动态参数α0、β0、γ0，得到在线更新模型；其中，所述在线增量训练参数包括优化器、迭代次数、梯度范数阈值； A34，根据更新周期，将预处理数据输入至在线更新模型进行参数更新，得到动态参数增量、、； A35，根据参数更新公式，得到动态学习参数；其中，表示参数更新的学习率。

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