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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种CEMS碳监测方法、系统与存储介质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：CN120162646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510235454.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种CEMS碳监测方法、系统与存储介质是由吕文君;谢飞;康宇;李泽瑞;昌吉设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CEMS碳监测方法、系统与存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及排放监测技术领域，公开了一种CEMS碳监测方法、系统与存储介质。方法包括：获取碳监测数据集；对碳监测数据集预处理获得有标签以及无标签的训练数据；搭建CEMS碳监测模型，包括样本增强模块、时频特征提取模块、基于自注意力卷积的中长距离时频信息提取模块以及双头结构；定义损失函数，包括无监督损失加权函数、无监督损失函数以及监督损失函数，并进行网络训练；将机组实时数据输入CEMS碳监测模型，通过模型实时输出碳排放参数。本发明中的技术方案显著降低了对人工标注数据的依赖，解决了实际应用中标签采集成本高的问题。

本发明授权一种CEMS碳监测方法、系统与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种CEMS碳监测方法，其特征在于，所采用的碳监测模型能够根据火电机组的实时运行数据输出对应的碳排放参数，碳监测模型的训练过程包括： 获取火电机组历史运行数据作为输入数据，对部分数据进行人工标注生成有标签数据，其余数据作为无标签数据； 采用小波变换对有标签数据和无标签数据进行时频特征提取； 分别对无标签数据的时频特征进行了强增强和弱增强； 将有标签数据的时频特征和增强后的无标签数据的时频特征分别输入到两个参数共享的时频信息提取模块，基于自注意力卷积对输入数据时频域上的距离信息进行提取，得到有标签数据对应的自注意力特征图和无标签数据对应的自注意力特征图； 将有标签数据对应的自注意力特征图输入到线性层，输出对应的碳排放参数，并计算有监督损失；将无标签对应的自注意力特征图输入到线性层、，计算强增强的无标签数据和弱增强的无标签数据经碳监测模型输出后的一致性损失，基于所述一致性损失计算以及梯度密度构建无监督损失；基于所述有监督损失和无监督损失对碳监测模型进行训练，具体包括： 构造无监督损失加权函数；将弱增强后的无标签数据作为伪标签，设伪标签的置信度遵循一个动态变化的截断高斯分布；在第次迭代中，伪标签的置信度分布的均值和方差分别为和，加权函数定义为： ； 其中，表示无监督损失的权重，是无标签数据的最大权重，p为碳监测模型的输出，和通过模型在历史批次上的预测进行估计得到：；；其中，是指数滑动平均的动量参数，和是当前批次的均值和方差；定义伪标签分布为碳监测模型对未标注数据预测的期望通过以下公式对每个伪标签进行归一化：；其中，表示统一对齐操作，是目标类别的均匀分布，是通过EMA估计的当前伪标签分布，确保概率归一化为1；经过统一对齐操作进行归一化后的伪标签用于重新计算样本权重，从而在伪标签数量和质量之间进行平衡；构造总体损失函数对碳监测模型进行训练；总体损失函数由监督损失和无监督损失组成：；为一个批次的训练数据中第个无标签数据经过弱增强后对应的自注意力特征图。

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