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龙图腾网获悉福建省冶金工业设计院有限公司申请的专利基于多源数据融合与AI决策的碳排放实时调控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：CN121257983B 。

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：202511808704.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于多源数据融合与AI决策的碳排放实时调控方法及系统是由袁文君;陈锦高;郑伟鹏设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合与AI决策的碳排放实时调控方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于多源数据融合与AI决策的碳排放实时调控方法及系统，涉及专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法领域，在该方法中，通过物联网设备采集实时生产数据，结合碳核算引擎计算实时碳排放强度。构建包含工艺知识图谱、长短期记忆网络和强化学习代理的AI优化层，将工艺约束转化为数学边界条件，预测能源需求，并以碳排放强度最小化为目标进行迭代优化，生成动态调度策略，实现生产设备运行参数的实时调节。本申请用于提高碳排放监测数据对生产调度的准确度，降低企业由于时段选择不当而导致高碳强度生产的风险。

本发明授权基于多源数据融合与AI决策的碳排放实时调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合与AI决策的碳排放实时调控方法，其特征在于，包括： 通过部署在生产现场的物联网传感设备采集实时生产数据； 将所述实时生产数据输入至预设碳核算引擎，使所述预设碳核算引擎获取当前的原料成分参数及区域电网清洁能源比例，对预设碳排放因子进行动态修正，得到实时排放因子；包括：计算所述当前的原料成分参数中碳元素含量与预设基准碳含量之间的比值，得到原料偏差系数；计算火电占比与清洁能源占比的加权和，得到电力结构系数；将所述原料偏差系数作用于所述预设碳排放因子中的直接排放部分，并将所述电力结构系数作用于所述预设碳排放因子中的间接排放部分，通过加权求和计算得到修正后的综合因子；对所述修正后的综合因子进行平滑滤波处理，得到实时排放因子； 基于所述实时排放因子与所述实时生产数据，计算当前的实时碳排放强度； 构建包含工艺知识图谱、长短期记忆网络及强化学习代理的AI优化层； 利用所述工艺知识图谱将目标生产工艺的物理约束条件转化为数学边界条件，所述物理约束条件至少包括设备安全运行阈值和产品质量标准； 利用所述长短期记忆网络，基于历史能耗数据预测未来预设时间段内的能源需求序列； 将所述实时碳排放强度和所述能源需求序列作为环境状态输入至所述强化学习代理，在满足所述数学边界条件的前提下，以碳排放强度最小化为目标进行迭代寻优，输出动态调度策略； 通过数据交互接口将所述动态调度策略发送至生产控制系统，使所述生产控制系统根据所述动态调度策略调节生产设备的运行参数； 在所述输出动态调度策略之后，所述方法还包括： 获取受控能源设备的物理运行约束参数集，所述物理运行约束参数集至少包括所述受控能源设备的响应延迟时间、爬坡率阈值以及最小启停间隔； 将所述动态调度策略输出的离散时间步长的控制目标，映射为连续时间轴上的预调度指令序列； 根据所述响应延迟时间对所述预调度指令序列的执行时刻进行前置偏移校正，生成时间同步指令序列； 按照时间顺序遍历所述时间同步指令序列，当相邻时刻指令的功率差值超过所述爬坡率阈值时，将当前时刻的所述时间同步指令序列的指令值修正为不超过所述爬坡率阈值的最大允许值； 当检测到设备启停状态切换的时间间隔小于所述最小启停间隔时，保持上一时刻的启停状态，直至不小于所述最小启停间隔要求，得到最终的动态调度策略。

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