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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利电池碳排放的影响因素分析方法、设备及存储介质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：CN121072362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511632213.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权电池碳排放的影响因素分析方法、设备及存储介质是由冯威;刘杰;刘鲁静;薛登高;雷航设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池碳排放的影响因素分析方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电池碳排放的影响因素分析方法、设备及存储介质，属于数据处理技术领域。包括：于数据源获取电池的当前时刻的生命周期数据，并通过图谱构建模型，基于生命周期数据构建电池的知识融合图谱库，根据知识融合图谱库，生成碳排放预测模型，通过特征贡献度解析算法，计算碳排放预测模型中各因素变量的预测贡献度，并根据预测贡献度确定目标因素变量，基于预设的电化学约束条件，构建目标因素变量的有向无环图，并计算有向无环图中电化学约束条件的条件概率分布，形成目标因素变量的耦合关系模型，计算耦合关系模型中因素变量的对碳排放量的敏感系数。本申请通过量化各碳排放因素在耦合关系下的敏感系数，提高了分析结果的准确性。

本发明授权电池碳排放的影响因素分析方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池碳排放的影响因素分析方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 于数据源获取电池的当前时刻的生命周期数据，并通过图谱构建模型，基于所述生命周期数据构建所述电池的知识融合图谱库； 根据所述知识融合图谱库，通过深度学习，生成碳排放预测模型； 通过特征贡献度解析算法，计算所述碳排放预测模型中各因素变量的预测贡献度，并根据所述预测贡献度确定目标因素变量； 基于预设的电化学约束条件，构建所述目标因素变量的有向无环图，并计算所述有向无环图中所述电化学约束条件的条件概率分布，形成所述目标因素变量的耦合关系模型； 通过预设的敏感性分析模型，计算所述耦合关系模型中所述目标因素变量的对碳排放量的敏感系数，其中，所述敏感性分析模型用于评估模型输出对输入参数变化的敏感程度，所述敏感系数用于衡量输入参数单位变化引起输出值变化大小； 所述通过预设的敏感性分析模型，计算所述耦合关系模型中所述目标因素变量的对碳排放量的敏感系数的步骤包括： 提取所述耦合关系模型中各个所述目标因素变量的所述条件概率分布；基于所述条件概率分布，对所述目标因素变量进行采样，生成至少两组因素变量组合；对于每一组的所述因素变量组合，计算所述碳排放量的概率分布变化；根据所有的所述因素变量组合对应的所述概率分布变化，确定所述目标因素变量对所述碳排放量的所述敏感系数。

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