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摘要：本申请公开了一种基于数字孪生技术的综合能碳管理方法及系统，其通过利用数字孪生技术和智能化算法，综合利用能源使用数据的时序隐含关联关系来推测排放水平，接着将其与实际检测的排放水平在高维特征分布空间中进行比较与交互以得到用于表示推理排放水平与检测排放水平之间的相关性交互表示和差异性信息，再利用分类器来构建异常检测器，以智能化地识别碳排放水平检测的异常状况。通过这样的方式，减少传统检测方法中因重要设备故障或环境因素导致的误差，提供基于实时数据和深度分析的决策支持，帮助企业和组织制定更有效的能源和碳排放管理策略。
主权项：1.基于数字孪生技术的综合能碳管理方法，其特征在于，包括：通过由部署于实体系统中的传感器网络采集的能源使用和碳排放数据的时间序列，其中，所述能源使用和碳排放数据包括温度值、压力值、流量值、能耗值和排放水平；将所述能源使用和碳排放数据的时间序列集成到数字孪生模型中；在所述数字孪生模型，对所述能源使用和碳排放数据的时间序列进行序列关联编码以得到温度值时序关联隐含特征向量、压力值时序关联隐含特征向量、流量值时序关联隐含特征向量、能耗值时序关联隐含特征向量和排放水平时序关联隐含特征向量；在所述数字孪生模型，将所述温度值时序关联隐含特征向量、所述压力值时序关联隐含特征向量、所述流量值时序关联隐含特征向量、所述能耗值时序关联隐含特征向量输入排放水平推理器以得到排放水平时序推理表示向量；在所述数字孪生模型，基于所述排放水平时序推理表示向量和所述排放水平时序关联隐含特征向量之间的交互特征，确定检测结果，所述检测结果用于表示碳排放水平检测是否存在异常。
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百度查询： 北京焱枫科技有限公司 基于数字孪生技术的综合能碳管理方法及系统
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