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龙图腾网恭喜毅立达(福建)科技股份有限公司申请的专利一种绿色电力溯源的能源管理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：CN118780820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202411260174.1，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种绿色电力溯源的能源管理方法是由聂德英设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绿色电力溯源的能源管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种绿色电力溯源的能源管理方法，涉及能源管理技术领域，发明包括；本发明包括以下步骤：步骤一：建立包含多种能源属性的数据库，用于存储不同电力来源的属性信息；确定数据库需要存储的能源属性种类，通过建立一个包含多种能源属性的数据库，并结合区块链技术，确保了电力来源信息的透明性和不可篡改性，这种结合传统数据库与区块链的方法，不仅提高了数据管理的效率，而且增强了数据的安全性，用户可以实时跟踪电力的来源和流转过程，从而增加了对绿色电力真实性的信任，通过智能合约自动化数据的输入和验证流程，减少了人为错误和欺诈行为的可能性，为电力市场提供了一个更加可靠和可信的数据管理平台。

本发明授权一种绿色电力溯源的能源管理方法在权利要求书中公布了：1.一种绿色电力溯源的能源管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立包含多种能源属性的数据库，用于存储不同电力来源的属性信息，具体过程如下：明确需要存储的能源属性，包括发电方式、时间、地点、环境影响和碳足迹，从电力公司及气象站来源获取相关数据，根据需求设计数据库结构，包括数据表、字段和关联关系，以优化数据存储和查询；清洗和标准化数据，包括单位转换，然后导入数据库，检查数据的准确性和完整性，并在数据库中建立索引以提高查询速度；制定流程定期更新数据库，确保信息最新，对数据库进行选择和优化，并针对数据设计存储和查询优化策略；具体过程如下：确定数据存储需求，包括数据量大小、数据增长速度、查询频率及数据访问模式，根据需求选择对应的数据库类型，包括关系型数据库、NoSQL数据库或时间序列数据库；设计数据库架构，包括数据模型、表结构及索引策略；基于读写能力、并发处理能力、数据吞吐量，对选定的数据库进行性能评估以得到综分值；将得到的综分值与预设综分阈值进行比对，当综分值大于预设的综分阈值时，则判断该数据库的性能达标；反之，则判断该数据库的性能未达标，当数据库的性能未达标时，在测试环境中对数据库进行测试，包括负载测试及压力测试，根据测试结果分析数据库性能未达标的原因，并针对原因进行针对性的优化，直至数据库的性能达到标准；其中对选定的数据库进行性能评估以得到综分值的过程如下：通过监测读写速度，获取预设时间段的平均读写速度，将该预设时间段的不同时刻的读写速度形成一组数值，计算该组数值的方差，并记为稳评值，以此稳评值作为衡量读写稳定性的标准，再将并发处理能力及数据吞吐量分别赋予1-20的评分，并分别记为发评值及处评值；分别将得到的平均读写速度、稳评值、发评值及处评值分别标定为p、w、f及c，归一化处理后代入以下公式：以得到综分值ZFZ，式中分别为平均读写速度、稳评值、发评值及处评值的预设权重系数，并以得到的综分值作为衡量数据库的性能标准；配置数据库的高可用性，包括主从复制及制定灾难恢复计划；S2：通过传感器收集电力使用数据，并实时上传至S1建立的数据库中；S3：利用大数据分析技术，对收集到的数据进行处理，确定电力的来源；具体步骤如下：将来自多个传感器和数据源的信息整合到一个数据平台，并进行清洗以确保数据质量；从数据中提取关键特征，包括时间戳、功率变化和频率波动；运用统计学和机器学习技术，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，建立模型并进行训练；评估不同特征对电力来源识别的贡献度，优化模型性能；使用测试数据集验证模型，评估准确性，并根据结果进行调整以优化模型性能；对模型的预测结果进行解释，并使用图表和仪表板形式展示分析结果，以便用户理解；其中评估不同特征对电力来源识别的贡献度，优化模型性能的具体操作步骤如下：首先对提取的关键特征进行多种不同形式的组合，对每组组合的特征均进行分割，分割为训练集和测试集，使用训练集数据训练机器学习模型，再通过模型内部的特征重要性评分评估每个特征对预测结果的贡献；使用测试集数据评估模型的性能，具体通过基于性能参数，性能参数包括：准确率、召回率、F1分数、ROC-AUC，将性能参数进行标准化处理，并分别赋予1-100的评分，归一化处理后通过加权求和的方式得到的综合评分；对不同组合的特征均进行测试，得到不同组合的特征建立的模型性能综合评分，将所有综合评分按照大小进行排序，选择综合评分最大的组合特征作为最优组合特征；对最优组合特征中的每个特征进行重要性评分的分析，筛除低于预设阈值的重要性评分的特征，并选取其他备选特征进行替换，其中其他备选特征的重要性评分均大于预设阈值，得到最终的特征组合，并以此特征组合作为最优特征组合；S4：通过区块链技术记录每单位电力的来源和流转过程，确保数据的不可篡改性；S5：为用户提供用户界面，展示电力的来源信息和绿色属性验证结果。

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