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龙图腾网获悉中煤信息技术(北京)有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的自动化碳核算与智能修正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：CN121257989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511822130.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多源数据融合的自动化碳核算与智能修正方法是由王邦俊;潘佳星;刘贇;王笑;王阳;李峥;任立山;赵宏亮设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的自动化碳核算与智能修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的自动化碳核算与智能修正方法，涉及碳排放技术领域，解决了难以根据不同的数据类型，设置对应的置信度评估模型对不同类型的数据置信度进行动态调节，影响企业最终碳排放数据的准确性的技术问题；通过企业ERP系统获取生产能耗数据和供应链能耗数据；将数据分组，便于针对不同类型的能耗数据进行分类处理，从而提高数据处理的效率和准确性。通过置信度评估模型，便于量化不同类型的能耗数据的可靠性和准确性，对每个分组的数据进行动态权重融合，减少误差和不确定性。构建置信度评估模型能够评估数据随时间或条件变化时的置信度，从而动态调整数据处理策略，确保碳排放计算的持续准确性。

本发明授权一种基于多源数据融合的自动化碳核算与智能修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的自动化碳核算与智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过企业ERP系统获取生产能耗数据和供应链能耗数据； 在企业区域、外包加工区域和物流区域部署边缘数据处理节点，采集全供应链的温度数据和温室气体排放量数据、热红外图像数据和区域卫星遥感碳通量影像，将采集的数据和节点的历史数据储存在对应边缘数据处理节点； 对生产能耗数据和供应链能耗数据，进行数据分组，构建置信度评估模型，对每个分组的数据进行动态权重融合，计算全供应链碳排放总量，计算公式为： ，其中，Tcarbon为全供应链碳排放总量，m为能源消耗数据分组总组数，Ej为能源消耗数据分组中第j组数据的能源消耗量，Cenergy1j为能源消耗数据分组中第j组数据的置信度，ej为能源消耗数据分组中第j组数据的碳排放因子；n为排放数据分组总组数，Cenergy2i为排放数据分组中第i组数据的置信度，Ei为排放数据分组中第i组数据的温室气体排放量；g为设备运行数据分组总组数，Pk为设备运行数据分组中第k个设备数据的功率值，tk为设备运行数据分组中第k个设备数据对应的运行时间，Cenergy3k为设备运行数据分组中第k个设备数据的置信度，ek为设备运行数据分组中第k个设备数据的碳排放因子； 所述对生产能耗数据和供应链能耗数据，进行数据分组，构建置信度评估模型，包括以下步骤： 对生产能耗数据和供应链能耗数据进行数据分组，所述数据分组包括能源消耗数据分组、排放数据分组和设备运行数据分组，其中：所述能源消耗数据分组包括按照工厂能源消耗台账、原材料消耗台账、运输能耗台账和销售商能源消耗台账进行分组；所述排放数据分组包括按照工厂温室气体排放量台账、外包工厂温室气体排放数据进行分组；所述设备运行数据分组包括按照生产设备运行台账进行分组； 数据分组完成后，筛选每个数据分组检测时间区间内的数据，构建能源消耗数据分组置信度模型、排放数据分组置信度模型和设备运行数据分组置信度模型； 所述能源消耗数据分组置信度模型为： ； 其中，Cenergy1为能源消耗数据分组数据的置信度，σ1为能源消耗数据分组在检测时间区间内对应数据的方差，λ为时间衰减因子，t为数据检测时间区间，ΔX1为能源消耗数据分组在检测时间区间内对应数据偏离均值幅度，Xbase1为能源消耗数据分组在检测时间区间内对应数据的均值；‌ 所述排放数据分组置信度模型为： ； 其中，Cenergy2为排放数据分组数据的置信度，σ2为排放数据分组在检测时间区间内对应数据的方差，ΔX2为排放数据分组在检测时间区间内对应数据偏离均值幅度，Xbase2为排放数据分组在检测时间区间内对应数据的均值，Q2为排放数据分组在检测时间区间内数据的缺失比例； 所述设备运行数据分组置信度模型为： ； 其中，Cenergy3为设备运行数据分组数据的置信度，σ3为设备运行数据分组在检测时间区间内对应数据的方差，Q3为设备运行数据分组在检测时间区间内数据的缺失比例； 边缘数据处理节点将采集的数据分为结构化数据和非结构化数据，评估采集的结构化数据与不同节点历史结构化数据的数据相似度，对相似度高于阈值的数据建立数据关联链接； 通过对结构化数据和非结构化数据权重融合，计算碳排放总量对比值； 在云端构建行业核算因子库，根据碳排放总量对比值数据和数据关联链接，对全供应链碳排放总量的数据进行修正，并上传至区块链。

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