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龍圖騰網獲悉國家電網有限公司大數據中心申請的專利高頻電力碳排放強度預測模型的建立、預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119129849B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411365248.8，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權高頻電力碳排放強度預測模型的建立、預測方法及系統是由楊維;閆越;馮皓然;陳翔;宋金偉;史昕;張世澤;何琪;楊晨;陳秋語設計研發完成，并于2024-09-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本高頻電力碳排放強度預測模型的建立、預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種高頻電力碳排放強度預測模型的建立、預測方法及系統，涉及電力碳排放強度預測技術領域，方法包括：獲取設定地區在歷史時段內的低頻電力碳排放樣本數據和高頻用電樣本數據；根據高頻用電樣本數據，對低頻電力碳排放樣本數據進行分解，生成高頻電力碳排放樣本數據集；根據高頻電力碳排放樣本數據集與高頻用電樣本數據，獲得高頻電力碳排放強度樣本數據集；采用高頻電力碳排放強度樣本數據集對神經網絡模型進行訓練，得到高頻電力碳排放強度預測模型。本發明通過獲得的高頻電力碳排放強度樣本數據，擴充了高頻電力碳排放強度預測模型的訓練樣本數據，滿足對精準且高頻的電力碳排放強度預測的需求，實現電力碳排放強度的高頻精準預測。

本發明授權高頻電力碳排放強度預測模型的建立、預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種高頻電力碳排放強度預測模型的建立方法，其特征在于，包括： 獲取設定地區在歷史時段內的低頻電力碳排放樣本數據和高頻用電樣本數據； 根據所述高頻用電樣本數據，對所述低頻電力碳排放樣本數據進行分解，生成高頻電力碳排放樣本數據集； 根據所述高頻電力碳排放樣本數據集與所述高頻用電樣本數據，獲得高頻電力碳排放強度樣本數據集； 采用所述高頻電力碳排放強度樣本數據集對神經網絡模型進行訓練，得到高頻電力碳排放強度預測模型； 其中，所述根據所述高頻用電樣本數據，對所述低頻電力碳排放樣本數據進行分解，生成高頻電力碳排放樣本數據集，包括： 以所述高頻用電樣本數據作為參考數據，采用頻率轉換生成器對所述低頻電力碳排放樣本數據進行分解，生成高頻電力碳排放樣本數據集； 所述頻率轉換生成器滿足如下表達式： 其中，minTy為頻率轉換生成器的目標函數，為歷史時段中時刻i的高頻用電樣本數據，為歷史時段中時刻i+1的高頻用電樣本數據，EY為低頻電力碳排放樣本數據，為歷史時段中時刻i的高頻電力碳排放樣本數據，為歷史時段中時刻i+1的高頻電力碳排放樣本數據，l為歷史時段中所有時刻總和。

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