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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司;浙江大学;复旦大学;浙江华云信息科技有限公司;福建亿榕信息技术有限公司申请的专利一种碳排预测与减排策略优化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：CN121119309B 。

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：202511659697.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种碳排预测与减排策略优化方法及系统是由刘海峰;卢峰;孙钢;王庆娟;许嘉蓉;杨洋;郑松松;周升;陈凯;尹小明;庄莉;宋立华;苏江文;肖楚鹏;胡文博;裘炜浩;麻吕斌;郁春雷;沈思涵;许静设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳排预测与减排策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碳排预测与减排策略优化方法及系统，属于电力数据处理领域，首先通过电网拓扑与潮流数据，采用上游分摊原则建立精确的碳流关联关系，生成时空分布的碳流强度时序数据。进而融合电力系统运行数据，构建多维时序数据集并利用深度学习提取碳排强度的时空特征。基于这些特征建立多时间尺度的非线性映射关系网络，实现从分钟级到日级的精准碳排强度预测。最终将预测结果作为约束，构建以总碳排放最小和运行成本最低为目标的优化模型，生成最优发电调度与负荷调整策略。本发明实现了碳排放的精准溯源与多时间尺度预测，有效提升了电网低碳优化运行决策的精度与效率。

本发明授权一种碳排预测与减排策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种碳排预测与减排策略优化方法，其特征在于，包括： 获取电力系统运行数据，所述电力系统运行数据包括发电机组出力数据、节点负荷数据、网络拓扑信息和支路潮流数据； 基于所述网络拓扑信息和所述支路潮流数据，采用上游分摊原则建立发电机组与负荷节点之间的碳流关联关系，其中，基于所述网络拓扑信息，构建电网拓扑结构的节点-支路关联矩阵，并基于所述电力系统运行数据，确定各发电机组对支路潮流的功率分布因子； 基于上游分摊原则，建立发电机组到负荷节点的碳流传递路径，其中包括，构建发电机组-支路-负荷节点的有向连通图模型，其中，所述有向连通图模型的节点表示发电机组、负荷节点和网络节点，边表示支路潮流方向； 基于潮流分布结果，确定各支路潮流方向及功率大小，建立功率流向的有向图； 采用拓扑排序方法，从发电机组节点出发，沿潮流方向逐级搜索到达负荷节点的所有连通路径； 计算每个所述连通路径的功率传输比例，基于所述功率传输比例建立所述发电机组与所述负荷节点之间的多路径传输关系； 基于上游分摊原则，确定各发电机组对特定负荷节点的碳流贡献比例，形成完整的碳流传递路径集合； 基于所述功率分布因子以及所述碳流传递路径，获取碳流责任分摊矩阵，并基于所述碳流责任分摊矩阵获取各支路的碳流强度分布； 基于所述碳流强度分布获取时空演化特征，并基于所述时空演化特征建立碳流强度时序数据库； 基于所述碳流关联关系，获取时空分布的碳流强度时序数据，所述时序数据包括节点碳流强度和支路碳流强度，以及对应的时空分布特性； 构建包含所述电力系统运行数据和碳流强度时序数据的多维时序数据集，并从所述数据集中获取与碳排强度变化相关的时空特征，其中包括： 获取长期趋势特征，所述长期趋势特征用于反映碳排强度的总体变化趋势； 获取周期性特征，包括日周期、周周期和季节周期性特征； 获取短期波动特征，所述短期波动特征用于表征所述碳排强度的瞬时变化规律； 基于所述时空特征与所述电力系统运行数据，获取从当前系统状态到未来多个时间尺度的所述碳排强度的映射关系，其中包括： 建立当前系统状态特征与未来多个时间尺度碳排强度之间的非线性关联关系，其中时间尺度包括分钟级、小时级和日级多个粒度； 构建多时间尺度的映射关系网络，其中每个所述时间尺度对应特定的映射函数； 基于所述映射关系，获取未来多时间尺度下对应的预测碳排强度结果； 基于预测碳排强度结果，获取碳排强度约束优化模型，所述碳排强度约束优化模型以总碳排放量最小和运行成本最低为多目标优化函数； 基于所述碳排强度约束优化模型获取最优发电调度方案与负荷调整策略。

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浙江省电力有限公司湖州供电公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司;浙江大学;复旦大学;浙江华云信息科技有限公司;福建亿榕信息技术有限公司，其通讯地址为：313099 浙江省湖州市吴兴区凤凰路777号；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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