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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于动态碳排放因子的低碳需求响应资源配置方法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：CN120218549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510370028.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于动态碳排放因子的低碳需求响应资源配置方法是由张倩;李国丽;赵贵永;巨兴兴;丁津津;汪勋婷;王海伟;赵福林;文彦设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态碳排放因子的低碳需求响应资源配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态碳排放因子的低碳需求响应资源配置方法，步骤如下：1、求解得到动态碳排放因子；2、基于狄利克雷过程混合模型对动态碳排放因子数据和用电量数据进行自适应聚类，得到不同时段碳排放和用电的聚类标签及其概率分布；3、基于历史数据和2的结果，利用双LSTM预测未来24小时的用电量和动态碳排放因子；4、基于固定日用电量约束和3的计算结果构建以碳减排需求响应的优化模型；5、基于刚性约束和柔性约束条件，利用需求响应优化模型求解得到未来24小时的用电需求和碳排放量，用于配置用电方案。本发明不仅能够准确评估需求响应措施对碳减排的贡献，还能实现用户端与电网侧的协同优化，最大化碳减排效益。

本发明授权一种基于动态碳排放因子的低碳需求响应资源配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态碳排放因子的低碳需求响应资源配置方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用边际碳排放因子和平均碳排放因子整合得到动态碳排放因子；所述边际碳排放因子为： ； 其中， ； 所述平均碳排放因子为： ； 其中， ； 式中，为第个发电厂的特定燃料的单位碳排放量，；为传输效率；为时刻的残余用电负荷；为第个发电机组的装机容量；为发电厂的装机容量；为容量利用率；为每种燃料类型在时间步长产生的电量，为所有发电燃料类型的集合； 所述动态碳排放因子为： ； 式中，为权重系数，； S2、基于狄利克雷过程混合模型对动态碳排放因子数据和用电量数据进行自适应聚类，得到不同时段碳排放和用电的聚类标签及其概率分布； S3、基于历史数据和S2的结果，利用双LSTM深度学习网络预测未来24小时的用电量和动态碳排放因子；所述双LSTM深度学习网络的输入特征向量为： ； 其中，； 预测用电量的LSTM深度学习网络的输入特征向量为： ； 其中，； 式中，为时刻的动态碳排放因子数据；为时刻的动态碳排放因子数据所属的特征类别；时刻的用电量数据；时刻的用电量数据所属的特征类别；表示动态碳排放因子数据的特征类别总数；表示用电量数据的特征类别总数；为每个时刻的碳排放因子数据与第个类中心的距离；为每个时刻的用电量数据与第个类中心的距离； S4、基于固定日用电量约束和S3的计算结果构建以碳减排最大化为目标的需求响应的优化模型； S5、基于刚性约束和柔性约束条件，利用需求响应优化模型求解得到未来24小时的用电需求和碳排放量，用于配置用电方案。

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