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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种电力碳排放测算数据异常辨识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：CN121071755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511621483.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种电力碳排放测算数据异常辨识方法及系统是由魏泽涛;李佳;徐天福;何昊;何伟;饶臻;吴康设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力碳排放测算数据异常辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力碳排放测算数据异常辨识方法及系统，方法包括：获取电力碳排放原始数据并进行预处理；采用自适应变尺度加权噪声增强的CEEMDAN方法将数据分解为多个内在模态函数和残差序列，有效分离时序趋势与高频波动；基于残差序列构建改进箱线图模型，通过引入中位偏差系数和动态异常检测系数自适应调整异常边界；利用优化后的边界识别异常数据点，并进行修正或剔除处理。本发明解决了传统方法对非平稳、多尺度电碳数据适应性差的问题，避免将正常周期波动误判为异常，显著提升了异常检测的准确性和鲁棒性，为电力系统碳排放精准测算提供了可靠数据基础。

本发明授权一种电力碳排放测算数据异常辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力碳排放测算数据异常辨识方法，其特征在于，包括： 获取电力碳排放测算相关的原始数据，并对所述原始数据进行数据预处理，得到清洗后的子数据集； 采用自适应变尺度加权噪声增强的CEEMDAN方法对所述清洗后的子数据集进行分解，得到多个内在模态函数和一个残差序列，其中，残差序列用于表征去除时序趋势后的高频波动成分； 基于所述残差序列构建改进箱线图模型，包括计算所述残差序列的四分位数、中位偏差系数，并动态调整异常边界的上限值和下限值，其中，所述基于所述残差序列构建改进箱线图模型，包括计算所述残差序列的四分位数、中位偏差系数，并动态调整异常边界的上限值和下限值包括： 将残差序列按升序排列，计算第一四分位数、中位数和第三四分位数； 将残差序列分为小于等于中位数部分和大于等于中位数部分，计算两部分均值，并据此定义中位偏差系数； 根据中位偏差系数的正负动态调整异常边界：若中位偏差系数大于零，则放宽上边界；若中位偏差系数小于零，则放宽下边界； 引入异常检测系数，并根据中位偏差系数的绝对值和四分位距与标准差的比值动态调整异常检测系数，以优化异常边界，其中，所述动态调整异常检测系数的表达式为： ， 式中，为中位偏差系数的绝对值，反映数据分布的偏态程度，为动态调整异常检测系数，为四分位距与数据标准差的比值，衡量数据的离散程度； 若，则， 若，则， 其中，为上限值，为下限值，为异常检测系数，范围为1.5至3，Q1为第一四分位数，为第三四分位数，为四分位距； 利用所述异常边界对所述残差序列进行异常值检测，识别出异常数据点； 对所述异常数据点进行修正或剔除处理，并标记异常数据信息。

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