研究因子匹配、排放预测与报告生成的技术架构，同时说明模型需要人工复核的边界。
一度电在不同电网、年份和核算方法下可能对应不同排放因子。AI 若只看到“用电量”三个字就挑选数据库中的第一个系数，结果可能形式正确、口径错误。因子匹配首先是受约束的检索问题，其次才是相似文本匹配问题。 发电结构、跨区域输电、统计年份和核算方法都会影响电力因子。位置法和市场法的适用条件不同，企业报告应按所用标准选择方法并披露。 同一年账单也可能跨月和跨地区。活动数据需要带着场站位置、消费期间和购电属性进入因子匹配流程。
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一座工厂上个月用电上升，不一定是效率下降：产量、天气、设备检修和产品结构都可能改变负荷。机器学习预测的价值在于建立可比较的基线、提前发现偏差，并辅助排班或设备调度。预测不等于已实现减排，实际效果还需对照可验证的反事实或基准。 短期负荷预测服务能源调度，年度排放预测服务预算与目标管理，二者需要不同粒度的数据。特征可包含历史用电、产量、开机率、温度、班次和设备状态。 能源价格可以影响调度决策，却不直接决定排放量。若使用价格特征，应说明它通过行为改变发挥作用，避免把相关性写成因果关系。
阅读全文生成式 AI 很擅长把表格说明写成流畅文字，危险也在这里：它可能把不存在的因子、未批准的边界或上一版本的数字写得非常自然。可信的报告架构应把原始证据、标准检索、确定性计算和语言生成分成不同层，并让每个结论都能回溯到出处。 检索增强生成可以从企业方法文件、已批准边界和标准原文中找出相关段落，并在草稿中标注来源。检索库必须管理版本与有效期；过期的政策网页不应与现行规则等权。 模型若找不到资料，应明确提示缺口，不能补写一条看似规范的法规要求。
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