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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司科技创新中心申请的专利一种基于机器学习的电网动态碳排放计算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：CN119324468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202411861782.8，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法及系统是由王澍;金仁云;高明;刘周斌;陆献传;张晓波;高新亭;钱晨悦;张志亮;陈涛涛;赵宇;宣铁锋;宋科;常远设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法及系统，包括对用电负荷数据进行特征提取，得到各区域负荷分布特征；基于电网运行状态数据和各区域负荷分布特征，利用牛顿‑拉夫逊法模拟电网各区域在不同时段的潮流分布，得到电网动态潮流分布数据；根据电网动态潮流分布数据以及区域间电力交换数据，利用机器学习算法得到电网潮流电量修正数据；根据区域间电力交换数据，利用区域间碳排放转移模型得到每个区域的碳排放转移量；根据碳排放转移量和电网潮流电量修正数据，得到电网动态碳排放量。本发明通过机器学习算法和碳排放转移模型动态计算并修正电网的碳排放量，实现对电网动态碳排放量的精确量化。

本发明授权一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法，其特征在于，包括以下步骤：采集电网运行状态数据以及各负荷节点的用电负荷数据，并对所述用电负荷数据进行特征提取，得到各区域负荷分布特征；基于电网运行状态数据和各区域负荷分布特征，利用牛顿-拉夫逊法模拟电网各区域在不同时段的潮流分布，得到电网动态潮流分布数据；根据所述电网动态潮流分布数据以及区域间电力交换数据，利用机器学习算法得到电网潮流电量修正数据；构建区域间碳排放转移模型，并根据区域间电力交换数据，利用区域间碳排放转移模型得到每个区域的碳排放转移量；根据所述碳排放转移量和所述电网潮流电量修正数据，得到电网动态碳排放量；其中，所述根据所述电网动态潮流分布数据以及区域间电力交换数据，利用机器学习算法得到电网潮流电量修正数据的步骤包括：根据电力系统的电源出力数据，利用机器学习算法得到负荷响应预测值；获取各区域在不同时段的区域间电力交换数据，并根据区域间电力交换数据和负荷响应预测值，得到电网潮流电量数据；所述区域间电力交换数据包括不同区域间的电力交换量、电力交换方向和电力交换时间；根据所述各区域负荷分布特征和所述电网动态潮流分布数据，利用电网损耗计算方法计算得到各区域的电网损耗电量；根据电力交换方向，将电网损耗电量按照供电量比例分摊到各区域的电网潮流电量数据中，得到电网潮流电量修正数据；所述根据电力系统的电源出力数据，利用机器学习算法得到负荷响应预测值的步骤包括：获取电力系统的电源出力数据，利用自回归积分滑动平均模型对电源出力数据进行分析，得到电源出力波动率；根据相邻时段碳排放强度数据的差值与前一时段碳排放强度数据的比值，计算得到平均碳排放强度变化率；以平均碳排放强度变化率和电源出力波动率作为激励因子，利用机器学习算法建立负荷响应激励模型；根据待预测日的气象因素，利用负荷响应激励模型分析负荷响应模式与激励因子之间的关系，得到各区域未来的负荷响应预测值。

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