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龙图腾网获悉国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心)申请的专利基于数据增强和时频融合对比的碳排放预测方法及装置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：CN119941267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411828829.0，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权基于数据增强和时频融合对比的碳排放预测方法及装置是由马智强;杨琦;梁飞;刘鹏;康洁滢;孙磊设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据增强和时频融合对比的碳排放预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供基于数据增强和时频融合对比的碳排放预测方法及装置，属于电力系统碳排放预测技术领域。首先获取不同发电模式下的电力数据P，以及天气数据WT线路状态数据WS和储能元件数据SE；利用生成对抗网络对各电力数据P进行数据增强操作，得到发电数据；将电力数据和增强后得到的发电数据分别经过时域数据表征模块和频域数据表征模块进行数据的表征学习，得到时域样本特征、时域增强样本特征、频域样本特征和频域增强样本特征；特征融合处理会后进行时频域的对比学习，得到特征表示向量Ci；利用WT、WS和SE结合Ci与P的拼接结果预测下一阶段的碳排放强度。

本发明授权基于数据增强和时频融合对比的碳排放预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强和时频融合对比的碳排放预测方法，其特征在于，基于TF-CEP模型实施，TF-CEP模型由数据获取模块、数据增强模块、特征表示模块、对比学习模块和下游任务模块依次组成，预测实施步骤包括： 步骤S1，所述数据获取模块获取不同发电模式下的电力数据P，以及天气数据WT线路状态数据WS和储能元件数据SE；电力数据包括火电数据、水电数据、风电数据、光伏发电数据、生物发电数据，P∈RL×d，L表示数据长度，d表示特征维度； 步骤S2，所述数据增强模块利用生成对抗网络GAN对集合RL×d各电力数据P进行数据增强操作，得到发电数据； 步骤S3，在所述特征表示模块中，将电力数据和增强后得到的发电数据分别经过时域数据表征模块和频域数据表征模块进行数据的表征学习，所述时域数据表征模块输出时域样本特征、时域增强样本特征，所述频域数据表征模块输出频域样本特征fi和频域增强样本特征； 步骤S4，所述对比学习模块对ti和fi进行特征融合操作得到时频融合特征oi，对和进行特征融合操作得到增强样本的时频融合特征，进一步进行时频域的对比学习，得到特征表示向量Ci； 步骤S5，所述下游任务模块利用所述天气数据WT、所述线路状态数据WS和所述储能元件数据SE结合Ci与P的拼接结果进行注意力学习，得到关于三种数据类型的注意力权重，并进一步利用注意力权重调整Ci与P的拼接结果，所得的调整数据作为下一阶段的碳排放强度预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心)，其通讯地址为：750000 宁夏回族自治区银川市金凤区黄河东路716号宁夏电能计量检定中心；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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