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龙图腾网恭喜江西博微新技术有限公司申请的专利基于全生命周期输变电工程的碳排放指标评价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：CN119294691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411827699.9，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于全生命周期输变电工程的碳排放指标评价方法及系统是由李多;谭伟;章素梅;路程;方欣维设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全生命周期输变电工程的碳排放指标评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于全生命周期输变电工程的碳排放指标评价方法及系统，S1、收集输变电工程全生命周期中的数据，包括设计、施工、运行、维护及拆除阶段的物资消耗、能源使用及设备运行数据；S2、采用递阶约束路径优化算法，对各阶段的碳排放路径进行分解和优化；S3、引入自修正能耗曲线算法，根据历史和实时能耗数据对碳排放数据进行动态修正；S4、监控运行维护阶段的能耗波动，自动校正外部环境变化引起的碳排放偏差；S5、整合递阶约束路径优化和能耗曲线数据，生成碳排放评估；S6、生成包含优化建议的标准化碳排放评估报告；S7、输出评估报告，支持低碳规划实施。本发明有效提高了输变电工程全生命周期的碳排放管理和优化效率。

本发明授权基于全生命周期输变电工程的碳排放指标评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于全生命周期输变电工程的碳排放指标评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集输变电工程全生命周期中的数据，包括设计、施工、运行、维护及拆除阶段的物资消耗、能源使用及设备运行数据，作为碳排放核算的基础数据；S2、采用递阶约束路径优化算法，对各阶段的碳排放路径进行分解和识别，根据工程的动态变化，优化关键碳排放节点的路径；S3、引入自修正能耗曲线算法，根据历史能耗数据与实时能源消耗数据的对比，生成自适应能耗曲线，对各阶段的碳排放数据进行动态修正；S4、通过自修正能耗曲线的实时调整，监控输变电工程运行维护阶段的能源消耗波动，对外部环境变化导致的碳排放偏差进行自动校正；S5、整合递阶约束路径优化和自修正能耗曲线的核算结果，生成全生命周期内各阶段的碳排放评估数据；S6、生成包含碳排放路径优化和能耗调整建议的标准化碳排放评估报告；S7、输出碳排放评估报告，支持输变电工程在设计、施工及运行阶段的低碳化规划与实施；所述S2包括以下步骤：S21、收集输变电工程全生命周期各阶段的碳排放数据Cd、Cc、Co、Cm、Cd2，识别每个阶段的关键碳排放节点Nkey，并初步构建全生命周期碳排放路径P0；S22、针对每个子路径Pi，应用递阶约束路径优化算法，建立以下路径优化模型，通过能量消耗Ei、材料使用Mi、时间Ti以及阶段内资源约束Ri进行路径分解与优化： 其中，Ei为能量消耗，Mi为材料消耗量，α、β、θ为加权指数，Ri为资源约束，λi为调整系数，Fadj，i为路径调整函数，∈为微调参数，t0和tf分别为时间起始和结束点，优化通过积分项实现对时间维度的细化处理；S23、对各关键节点Nkey的路径优化进行修正，通过非线性动态反馈机制，根据实际碳排放量Creal和预测碳排放量Cpred的差异，调整各节点的权重Wkey和路径修正系数Fcorr，生成Pcorr修正后的碳排放路径Pcorr；S24、在路径优化过程中，通过多层次路径约束迭代机制，根据各阶段的资源消耗和时间约束Ti，对路径中的关键节点Nsub进行逐级迭代，路径优化模型为： 其中，为路径收敛约束，γ为约束指数，通过积分项实现路径收敛的动态优化；S25、在每个阶段的路径迭代过程中，结合能耗与材料消耗的非线性变化，使用递阶权重修正公式，对关键节点的路径影响因子Wkey进行调整；S26、通过递阶约束路径优化，逐步细化路径调整函数Fadj，在每个阶段完成后对全路径Plife进行动态调整；S27、生成全生命周期碳排放路径Pfinal与各阶段碳排放数据Clife的结合数据，形成优化后的碳排放路径评估报告；所述S3包括以下步骤：S31、收集输变电工程各阶段的历史能耗数据Ehist和实时能耗数据Ereal，并进行对比，识别能耗差异所在的关键时间段Tkey，通过时间段Tkey的数据差异建立初始修正路径Pinit；S32、构建递归自修正能耗曲线模型，通过历史能耗与实时能耗的动态对比，对每个时间段进行逐步修正，递归公式为： 其中，Chistti为历史碳排放曲线在第i个时间段的数据，Erealt和Ehistt分别为实时和历史能耗数据，μi为修正因子，θi为时间加权系数，用于调整每个时间段的能耗权重；S33、对当前阶段的碳排放路径进行非线性动态修正，通过能耗碳排放耦合修正模型，修正公式如下： 其中，Cadjt为修正后的碳排放路径，Cpred为预测碳排放路径，κ为修正系数，用于调整能耗对碳排放的非线性影响；S34、引入多维反馈机制，在每个时间段内，对碳排放路径进行多层次修正，根据外部环境因素Fenv，jt的影响，调整碳排放数据，公式为： 其中，Ccorrt为多维修正后的碳排放路径，Fenv，jt为第j个外部环境变量，λj为修正系数，δj为外部环境对能耗和碳排放的影响加权指数；S35、针对能耗和碳排放的反馈调整，采用递阶反馈修正机制，在每个关键时间段Tkey进行修正，将修正结果应用于下一个时间段，通过递归方式逐步优化整个碳排放路径Pcurve；S36、在每一阶段的能耗修正过程中，结合历史趋势和实时反馈对能耗修正路径进行迭代优化，使用递归公式进一步优化碳排放路径Popt；S37、将最终修正后的碳排放路径Pfinal与各阶段的碳排放数据Clife进行结合，输出优化后的碳排放评估报告，供输变电工程的全生命周期碳排放管理使用。

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