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龙图腾网获悉北京理工大学;浙江华云电力工程设计咨询有限公司;国瑞沃德(北京)低碳经济技术中心申请的专利一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及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：CN115310802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210929160.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及介质是由王科;陈鸣;郁丹;王健夫;石晨;杨鹏;蒋习梅;吴楚格设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、设备及介质。二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法包括以下内容：二氧化碳减排潜力曲线的函数化；二氧化碳减排潜力曲线的相关性分析；二氧化碳减排潜力曲线的函数型主成分分析；二氧化碳减排潜力曲线的函数型聚类分析；二氧化碳减排潜力曲线的函数型线性回归分析。本发明提供的一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、设备及介质能够系统地对企业、行业和地区层面的二氧化碳减排潜力曲线进行特征识别，挖掘潜在的减排能力、具有的减排难度和减排特点，从技术手段上解决了二氧化碳减排潜力曲线在形态含义上难以解释的问题。

本发明授权一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种二氧化碳减排潜力曲线特征识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，数据采集及数据预处理，采集的数据包括：能源碳排放量数据、减排潜力数据、碳减排难度数据和碳减排效率数据； 步骤2，应用B样条基函数拟合和粗糙惩罚法平滑原始二氧化碳减排潜力曲线，构建二氧化碳减排潜力曲线的函数； B样条基函数拟合二氧化碳减排潜力曲线的公式如下： 式中，M表示标准基函数个数，N表示拟合二氧化碳减排潜力曲线的总数量，s表示累积减排潜力的变化范围，n表示第n条拟合二氧化碳减排潜力曲线，xns表示在累积减排潜力变化范围s上的第n条拟合二氧化碳减排潜力曲线，Bms表示第m个标准基函数在累积减排潜力变化范围s上的函数式，cnm表示在第n条拟合二氧化碳减排潜力曲线中第m个标准基函数的系数； 使用粗糙惩罚法对系数cnm施加平滑惩罚，使其平方和最小化的模型为： 式中，PSSλcn1,…,cnm表示残差平方和，Xnj表示第n条二氧化碳减排潜力曲线在样本点j的真实值，xnj表示第n条二氧化碳减排潜力曲线在样本点j的拟合值，Lxns表示xns的二阶导数，λ表示平滑系数； 步骤3，根据步骤2得到的拟合二氧化碳减排潜力曲线，通过协方差和皮尔逊相关系数，判定不同行业减排潜力曲线之间的关联性； 步骤4，将函数化后的二氧化碳减排潜力曲线数据进行函数型主成分提取，确定主成分数量，获取主成分曲线，并计算各个工业行业在各个主成分上的得分； 二氧化碳减排曲线的主成分得分表达式如下所示： fi＝∫βisxisds,i＝1,2,…,N 式中，fi表示第i条二氧化碳减排曲线xi的主成分得分，βis表示第i条二氧化碳减排曲线的权重函数，xis表示第i条拟合二氧化碳减排曲线，计算第一主成分的得分的权重函数β1s，其目标和约束为： 计算第j个函数的主成分得分，其权重函数βjs通过以下目标和约束求解而得： 式中，βjs表示第j条二氧化碳减排曲线的权重函数； 步骤5，根据步骤4得到的主成分得分，对二氧化碳减排潜力曲线进行函数型聚类； 根据最短的欧氏距离将各二氧化碳减排潜力曲线样本划分到不同的簇中，聚类方法对样本进行持续展开迭代，在不断迭代的过程中确定聚类中心和聚类结果，其聚类目标的计算公式为： 式中，Cj表示第j类的样本集，K表示类的数量，Xi表示二氧化碳减排潜力曲线样本点在某一类的子集，Zj表示第j类的聚类中心，DXi,Zj表示距离函数，其计算公式为： 式中，wki表示二氧化碳减排潜力曲线样本点的函数型主成分得分向量，wkj表示聚类中心向量； 步骤6，以函数化后的二氧化碳减排潜力曲线数据作为解释变量，以碳减排效率指标数据作为被解释变量，构建函数型线性回归模型，得出二氧化碳减排潜力曲线与碳减排效率指标的相关关系。

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