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龍圖騰網獲悉廣東省特種設備檢測研究院順德檢測院;華南理工大學申請的專利一種燃氣發電機組燃燒碳排放因子預測和校驗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：CN120525137B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511021984.6，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種燃氣發電機組燃燒碳排放因子預測和校驗方法及系統是由陳小玄;盧偉業;盧志民;李越勝;姚順春;白凱杰;李至淳設計研發完成，并于2025-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種燃氣發電機組燃燒碳排放因子預測和校驗方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及低碳節能環保技術領域，公開了一種燃氣發電機組燃燒碳排放因子預測和校驗方法及系統，通過對燃氣樣品的燃氣組分參數進行敏感性和特征重要性分析，建立重要性綜合評價指標；根據各個燃氣組分參數綜合重要性評價指標的數值大小，采用隨機森林結合后退序列選擇，建立燃氣碳排放因子預測模型；從而有效實現對燃氣發電機組的燃燒碳排放因子結果的準確性、合理性的預測和校驗，進而有效保障燃氣發電機組的碳排放量核算數據質量，顯著提升碳排放量核算數據的可靠性，此外，還有助于碳市場能夠掌握燃氣發電機組的碳排放因子變化趨勢，從而為碳市場配額分配、基準值設定及價格調控提供數據依據。

本發明授權一種燃氣發電機組燃燒碳排放因子預測和校驗方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種燃氣發電機組燃燒碳排放因子預測和校驗方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.收集一組已知組分數據集的燃氣樣品，獲取該組燃氣樣品的燃氣組分數據集，燃氣組分數據集包括每個燃氣樣品的燃氣組分參數、元素碳含量和低位熱值數據；根據所述燃氣組分數據集中的每個燃氣樣品的元素碳含量和低位熱值數據，分別計算得到每個燃氣樣品燃燒的燃氣碳排放因子； S2.對該組燃氣樣品中的各個燃氣碳排放因子與燃氣組分數據集中的各個燃氣組分參數之間的敏感性進行分析，以得到各個燃氣組分參數與燃氣碳排放因子之間的敏感性系數，并對各個燃氣組分參數的敏感性系數的大小進行排序； S3.計算各個燃氣組分參數的特征重要性，對各個燃氣組分參數的特征重要性的大小進行排序； S4.將各個燃氣組分參數的敏感性系數和特征重要性進行融合，建立燃氣組分參數的重要性綜合評價指標； S5.根據各個燃氣組分參數綜合重要性評價指標的數值大小，建立燃氣碳排放因子預測模型，包括如下步驟： S5.1.數據預處理：基于步驟S1中燃氣組分參數已知的一組燃氣樣品作為訓練樣本進行訓練，通過隨機森林算法建立燃氣碳排放因子的全變量隨機森林回歸模型，對燃氣樣品的初始數據集進行預處理，得到預處理后數據集，初始數據集中的數據為燃氣樣品原始測量數據，原始測量數據包括每個燃氣樣品的燃氣組分參數、元素碳含量和低位熱值數據，以原始測量數據作為訓練樣本的原始數據； S5.2.自助抽樣：對訓練樣本中的預處理后數據集進行自助抽樣，每次抽取n個樣本，形成一個新訓練集，這個過程重復進行，直到每個新訓練集的大小與預處理后數據集相同； S5.3.參數選擇：采用網格搜索方法和交叉驗證確定隨機森林建模的最優參數，然后根據選擇的最優參數確定決策樹數量和最小葉子數，并進行決策樹的構建； S5.4.決策樹構建：利用每個通過步驟S5.2自助抽樣得到的新訓練集構建一棵決策樹，在構建決策樹的過程中，對于樹中的每一個節點，從所有燃氣組分參數特征中隨機選取一部分燃氣組分參數特征，然后在這些隨機選取的特征中選擇最優的分割特征； S5.5.所有決策樹訓練完成后，形成初始燃氣碳排放因子預測模型； S5.6.采用后退序列選擇算法結合初始燃氣碳排放因子預測模型，根據燃氣組分參數的綜合重要性評價指標的降序排列，依次剔除當前綜合重要性評價指標數值最低的單個燃氣組分參數，重新構建新的燃氣碳排放因子預測模型，以形成最終燃氣碳排放因子預測模型； 最終燃氣碳排放因子預測模型形成后，最終燃氣碳排放因子預測模型對新輸入的樣本數據，分別使用每棵決策樹進行預測，然后對所有預測結果進行平均，得到最終的模型預測值； S6.將企業上報的燃氣發電機組的各個燃氣組分參數輸入至最終燃氣碳排放因子預測模型得到模型預測值，計算模型預測值與企業上報的燃氣碳排放因子數據兩者之間的誤差絕對值，判定企業上報數據是否合理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東省特種設備檢測研究院順德檢測院;華南理工大學，其通訊地址為：528300 廣東省佛山市順德區陳村鎮永興社區廣隆工業園興業六路3號之一；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。