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龙图腾网获悉国家电网有限公司大数据中心申请的专利高频电力碳排放强度预测模型的建立、预测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：CN119129849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411365248.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权高频电力碳排放强度预测模型的建立、预测方法及系统是由杨维;闫越;冯皓然;陈翔;宋金伟;史昕;张世泽;何琪;杨晨;陈秋语设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本高频电力碳排放强度预测模型的建立、预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种高频电力碳排放强度预测模型的建立、预测方法及系统，涉及电力碳排放强度预测技术领域，方法包括：获取设定地区在历史时段内的低频电力碳排放样本数据和高频用电样本数据；根据高频用电样本数据，对低频电力碳排放样本数据进行分解，生成高频电力碳排放样本数据集；根据高频电力碳排放样本数据集与高频用电样本数据，获得高频电力碳排放强度样本数据集；采用高频电力碳排放强度样本数据集对神经网络模型进行训练，得到高频电力碳排放强度预测模型。本发明通过获得的高频电力碳排放强度样本数据，扩充了高频电力碳排放强度预测模型的训练样本数据，满足对精准且高频的电力碳排放强度预测的需求，实现电力碳排放强度的高频精准预测。

本发明授权高频电力碳排放强度预测模型的建立、预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高频电力碳排放强度预测模型的建立方法，其特征在于，包括： 获取设定地区在历史时段内的低频电力碳排放样本数据和高频用电样本数据； 根据所述高频用电样本数据，对所述低频电力碳排放样本数据进行分解，生成高频电力碳排放样本数据集； 根据所述高频电力碳排放样本数据集与所述高频用电样本数据，获得高频电力碳排放强度样本数据集； 采用所述高频电力碳排放强度样本数据集对神经网络模型进行训练，得到高频电力碳排放强度预测模型； 其中，所述根据所述高频用电样本数据，对所述低频电力碳排放样本数据进行分解，生成高频电力碳排放样本数据集，包括： 以所述高频用电样本数据作为参考数据，采用频率转换生成器对所述低频电力碳排放样本数据进行分解，生成高频电力碳排放样本数据集； 所述频率转换生成器满足如下表达式： 其中，minTy为频率转换生成器的目标函数，为历史时段中时刻i的高频用电样本数据，为历史时段中时刻i+1的高频用电样本数据，EY为低频电力碳排放样本数据，为历史时段中时刻i的高频电力碳排放样本数据，为历史时段中时刻i+1的高频电力碳排放样本数据，l为历史时段中所有时刻总和。

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