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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于分布式监测的碳排放量计算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：CN121638685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610148252.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于分布式监测的碳排放量计算方法是由刘海运;张娇娇;李意;赵士嘉;邓幸设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式监测的碳排放量计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及碳排放监测与计算技术领域，公开了基于分布式监测的碳排放量计算方法。该方法在监测区域部署分级边缘监测单元，对初始监测流进行动态切片与特征分离，获取原始能源流、活动事件流及源特征流。边缘侧通过特征演化引擎生成稳态能耗特征序列，并对活动事件流进行因果链重构，形成特征图，二者融合为边缘融合特征体。云端对各边缘特征体进行空间拓扑融合，形成全局协同特征场，并据此对源特征流进行溯源与量化映射，生成量化排放谱，最终完成区域碳排放总量计算与清单生成。该方法通过边缘与云端的协同处理，提升了碳排放计算的效率和定量精度。

本发明授权基于分布式监测的碳排放量计算方法在权利要求书中公布了：1.基于分布式监测的碳排放量计算方法，其特征在于，所述方法包括： 在监测区域内部署层级化的边缘监测单元，每个边缘监测单元接收来自所辖传感器集群的初始监测流，所述初始监测流包含与排放相关的多模态传感数据； 在边缘监测单元内对所述初始监测流执行动态切片与流内特征分离操作，从多模态传感数据中析出原始能源流特征、活动事件流特征及源特征流； 利用边缘监测单元内置的特征演化引擎对所述原始能源流特征进行多轮迭代演化，生成具备时间上下文依赖的稳态能耗特征序列，包括： 将原始能源流特征输入所述特征演化引擎的初级演化层，进行局部模式学习，提取出初步的能耗模式片段； 将初步的能耗模式片段馈入次级演化层，进行跨时间片的模式关联性挖掘，形成带有时间依赖关系的中间能耗模式链； 对中间能耗模式链进行模式稳定性检验，滤除其中波动超过预设阈值的瞬态模式节点； 将经过稳定性检验的中间能耗模式链输入终级演化层，进行模式收敛与特征序列化重构，输出平滑且上下文连贯的稳态能耗特征序列； 所述特征演化引擎的每轮迭代均引入前一轮输出的反馈，以确保演化方向的连续性与收敛性； 同步对所述活动事件流特征进行事件因果链重构，形成带有因果标记的活动演化特征图，包括： 解析活动事件流特征中的每个独立事件节点，识别每个事件节点的类型属性、时间戳及关联资源消耗标记； 在预设的因果规则知识库的引导下，分析事件节点之间的时序相邻关系与逻辑触发关系，建立初步的事件因果关系边； 对初步的事件因果关系边进行置信度评估，筛选出置信度高于设定值的强因果边，并将强因果边所连接的事件节点进行逻辑整合，形成复合事件簇； 以复合事件簇为节点，以强因果边为连接，构建有向无环图结构，并为图中的每条边标记因果类型与强度权重，从而形成所述活动演化特征图； 在构建完成后，对活动演化特征图执行环路检测与剪枝，确保因果逻辑的无矛盾性； 将稳态能耗特征序列与活动演化特征图在边缘监测单元内进行特征图与序列的对位嵌套处理，生成边缘融合特征体； 将来自全部边缘监测单元的边缘融合特征体上传至云端中心，在云端中心执行跨单元特征体的空间拓扑融合，生成全局协同特征场； 在云端中心依据全局协同特征场对源特征流进行溯源与量化映射，生成量化排放谱； 基于量化排放谱驱动排放计算核完成区域碳排放总量的计算，并生成结构化排放清单。

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