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龙图腾网获悉宁夏隆基宁光仪表股份有限公司申请的专利基于多模态神经网络的区域电碳排放因子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：CN120317434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510461701.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多模态神经网络的区域电碳排放因子预测方法及系统是由赵四海;党政军;陈丽媛;任永达;魏佳康;肖伟;纳晓文;李永刚;刘振兴;张馨芳设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态神经网络的区域电碳排放因子预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态神经网络的区域电碳排放因子预测方法及系统，其涉及智能电网技术领域。本发明利用区域电碳排放因子预测模型提取区域间电力交互对分布式光伏输电损耗的空间关联性，支撑小时级碳排因子动态更新，进一步实时动态响应能力；采用混合注意力机制量化气象‑分布式光伏台区双模态特征，并设置碳排因子的动态贡献权重，进一步提高跨模态因果关联可解释性；通过光伏出力预测与分布式光伏输电损耗预测的独立分支建模，显式分离气象敏感型与分布式光伏台区敏感型变量的演化路径，避免特征耦合导致的误差累积滞后，提升突变工况下的预测灵敏度，为电力系统低碳转型提供数据支撑。

本发明授权基于多模态神经网络的区域电碳排放因子预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态神经网络的区域电碳排放因子预测方法，其特征在于，包括： 获取待测区域的电碳排放相关因素和光伏台区拓扑结构；所述电碳排放相关因素包括用电数据、光伏台区数据、气象数据、分布式光伏输电损耗数据和历史CEF数据； 对电碳排放相关因素进行预处理，得到预处理后的电碳排放相关因素； 构建区域电碳排放因子预测模型； 将光伏台区拓扑结构和预处理后的电碳排放相关因素输入至区域电碳排放因子预测模型，输出得到该区域的区域电碳排放因子预测结果； 所述区域电碳排放因子预测模型包括出力预测子模型、出力损耗预测子模型、第一特征融合层、动态碳强度预测子模型和FC1层； 出力预测子模型包括依次串联的第一LSTM模块、位置编码层、Self-Attention层、第二特征融合层和FC2层；第一LSTM模块包括依次串联的N个LSTM层；出力损耗预测子模型包括串联的第二LSTM模块和GNN层；第二LSTM模块包括依次串联的M个LSTM层；第一LSTM模块和第二LSTM模块中的每个LSTM层的结构均相同，均采用长短期记忆人工神经网络；GNN层采用图卷积神经网络； 动态碳强度预测子模型包括串联的编码模块、解码模块、线性层和输出层；编码模块包括N1个依次串联的编码器；解码模块包括N1个依次串联的解码器；每个编码器均包括串联的第一混合注意力层、FFN层；第一混合注意力层包括串联的Multi-Attention层和CCA层；每个解码器均包括依次串联的Masked-Multi-Attention层、第二混合注意力层和FFN层；第二混合注意力层包括串联的Multi-Attention层、CCA层；每个FFN层包括依次串联的输入层、隐藏块、DSConv层和输出层；隐藏块包括N2个隐藏层。

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